Görünüm Tabanlı Yüz Tanıma Yöntemleri Kullanılarak Cinsiyet Belirleme

Teknolojik gelismeler ile birlikte yuz ve cinsiyet tanima sistemleri gunumuzun populer calismalar konusu haline gelmistir. Insan bilgisayar etkilesiminin temel yaklasimlarindan biri olan cinsiyet siniflandirmasi, akilli bina uygulamalarindan guvenlik sorusturmalarina kadar pek cok alanda yaygin olarak kullanilmaktadir. Bu calismada, gorunum tabanli cinsiyet siniflandirma yontemleri kullanilarak cinsiyet tespiti yapilmistir. Gorunum tabanli sistemlerde ozellik cikarmak icin yerel ikili oruntu (LBP), Radon ve Gabor donusumleri kullanilmistir. Ortaya cikan veri matrislerindeki yuksek boyutlari azaltmak icin ise temel bilesen analizi (PCA) yontemi tercih edilmistir. Verileri siniflandirmak icin destek vektor makinesi (SVM) siniflandiricisi kullanilmistir. Veri tabani olarak FERET veri tabanindaki kisilere ait on yuz gorunumleri kullanilmistir. Veri tabanindaki resimlerin %70’i egitim verisi olarak kullanildiginda %89; %90’i egitim verisi olarak kullanildiginda ise %96’lara varan dogruluk oranlarina ulasilmistir. Ayica sonuclardan Radon donusumunun mevcut cinsiyet belirleme yontemlerine dahil edilmesinin sistem dogrulugunu artirdigi gorulmustur.