Evaluation of tone mapping and exposure fusion algorithms on HDR videos for face detection and recognition

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: FEHİME BETÜL ÇAVDARLI

Danışman: AHMET OĞUZ AKYÜZ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Yüksek dinamik aralık (YDA) görüntüler, son zamanlarda özellikle video gözetim sistemleri için popüler hale geldi. Bunun en önemli nedenlerinden biri, yetersiz veya aşırı pozlama olan alanlarda, klasik düşük dinamik aralık (DDA) görüntülerin ayrıntıları yakalamak için yetersiz olması, YDA görüntülerin daha iyi görsel ayrıntılara sahip olması ve geniş aralıklı aydınlatma değerleri içermesidir. Bununla birlikte, YDA görüntüler geleneksel DDA ekranlarda görüntülenemediğinden, YDA görüntüleri, YDA görüntülerdeki ayrıntıları kaybetmeden DDA görüntülere dönüştürmek için ton eşleme ve/veya füzyon gibi ek işlemler gerekir. Bu tezde, YDA özellikli kamera ile 3 farklı pozlama süresine sahip ardışık video kareleri elde edilmiştir. Bu görüntülerden YDA görüntüler elde edildikten sonra, nesne hareketinden kaynaklanan görsel artifaktları en aza indirmek için son teknoloji bir gölge giderme algoritması kullanılarak deghosting işlemi yapılır. Daha sonra deghosted video karelerine 34 farklı ton eşleme operatörü (TEO) ve 20 farklı poz füzyonu algoritması (PFA) uygulanmıştır. Bu algoritmaların yüz algılama performansı mAP hesaplanarak ve yüz tanıma yönünden performansı farklı ağırlıklandırma yöntemleri ile hassasiyet, geri çağırma ve F1-skoru hesaplanarak değerlendirilmiştir.Sonuçlar, YDA görüntüleme algoritmaları ile elde edilen görüntülerin yüz algılamayı ve özellikle yüz tanıma sonuçlarını iyileştirdiğini, ancak farklı algoritmaların performansları arasında gözle görülür farklılıklar olduğunu göstermektedir. Bu nedenle çalışmamız, amaç yüz algılama ve tanıma performansını iyileştirmekse, bir video gözetim senaryosunda kullanmak için hangi YDA algoritmalarının daha uygun olduğuna ışık tutuyor. Ayrıca, bu yönde daha fazla araştırmayı teşvik etmek için bir etiketleme yazılımının yanı sıra halka açık bir veri seti de sunuyoruz.