Yüz Tanıma (FR), onlarca yıldır çekici bir araştırma alanı olmuştur, çünkü yüz en hantal ve deterministik biyometriklerden biridir. Görüntü işleme, varlığından bu yana kare tabanlı Görüntü İşleme (SIP) olarak adlandırılır. Doğal olarak, yüz tanıma çalışmaları da kare piksel işleme mantığı üzerine inşa edilmiştir. Bununla birlikte, pikselleri altıgen olarak tasarlama fikrine dayanan altıgen görüntü işleme (HIP), zaman ve hafıza tasarrufu açısından önemli avantajlar sağlayabilir. Bu çalışmada, HIP tabanlı bir yüz tanıma yöntemi önerilmiştir. Bu yöntem, temel yöntemlerden biri olan Gri Seviye Eş Oluşum Matrislerden (GLCM) esinlenmiştir. Sıradan GLCM'ye dayandığından, metoda Hex_ Direct_GLCM adı verilir. Simülasyon sonuçlarında sunulduğu gibi, Hex_ Direct_GLCM zamandan ve yerden tasarrufun yanı sıra tanıma doğruluğu ile ilgili rekabetçi sonuçlar verir.
Face Recognition (FR) has been an attractive research area for decades, since the face is one of the handiest, and deterministic biometrics. Image processing has been square-pixel-based, that is called Square-based Image Processing (SIP), since the date of its presence. Inherently, studies on facial recognition have also been built on the square pixel processing logic. However, hexagonal image processing (HIP), which is based on the idea of designing the pixels hexagonally, can yield significant benefits in terms of saving time and memory. In this study, a HIP based face recognition method is proposed. The method is inspired by one of the fundamental methods, Gray Level Co-occurrence Matrices (GLCM). Since it is based on the ordinary GLCM, the name Hex_ Direct_GLCM is given to the method. As presented by the simulation results, Hex_ Direct_GLCM poses competitive results regarding recognition accuracy in addition to saving time and space.
By subscribing to E-Newsletter, you can get the latest news to your e-mail.
