undefined
LBP ile Yüz Tanıma: LBPH Face Recognizer
OpenCV içerisinde yer alan cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() fonksiyonu, LBP tabanlı yüz tanımayı oldukça pratik hale getirir. Klasik metotlardan farklı olarak LBPH, görüntüyü küçük hücrelere ayırır ve her hücre için ayrı histogramlar çıkarır. Bu sayede ışık değişimlerinden daha az etkilenen, yerel özelliklere odaklanan bir “yüz imzası” oluşturulur.
Uniform ve Rotation-Invariant LBP
- Uniform LBP: Gürültüyü azaltır ve veri boyutunu küçülterek hesaplama hızını artırır.
- Rotation-Invariant LBP: Görüntü ne kadar dönerse dönsün, doku aynı algılanır.
Histogram Karşılaştırma Yöntemleri
- Chi-Square: İki dağılım arasındaki farkı ölçer. Düşük değer = yüksek benzerlik.
- Correlation: Histogramların ne kadar benzer eğilim gösterdiğine bakar. 1’e yakın değer = yüksek benzerlik.
Gerçek Dünya Performansı
Yale Face Database gibi standart veri setlerinde LBP tabanlı sistemler kontrollü ışık koşullarında %95 ve üzeri doğruluk oranlarına ulaşabilmektedir.
Deep Learning vs. LBP
| Özellik | LBP | Deep Learning |
|---|---|---|
| Donanım | CPU yeterli | GPU gerekli |
| Veri İhtiyacı | Az (birkaç örnek) | Çok (binlerce görüntü) |
| Hız | Gerçek zamanlı | Model boyutuna göre değişir |
Kısıtlı donanımda veya az veriyle çalışıyorsanız LBP harika bir tercihtir.
Bir yanıt yazın