Eye segmentation using deep neural networks

Abstract

Gözler insanlık tarihinin başından beri insanların odaklandığı noktalardan birisi olmuştur. Görsel girdilerden sorumlu olmasının yanı sıra, kişinin sağlığı hakkında bilgi taşıması, insanların duygusal durumunu anlama yönünde yardımcı olması gibi özelliklerinden dolayı pek çok araştırmada kullanılmaktadır. Bu çalışmada göz fotoğrafları sklera, iris, göz ve arkaplan olarak bölütlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaca hizmet etmesi için derin sinir ağları kullanılmıştır. Bu çalışma kapsamında, derin sinir ağlarını eğitebilmek için bir veri seti oluşturulmuştur ve bu veri seti araştırmacıların faydalanması için yayınlanmıştır. Veri setinde bulunan fotoğraflar farklı ışık, renk, mesefe ve yansıma özellikleri göstermektedir. Bu çalışmada derin sinir ağları göz bölütleme konusu üzerinden kıyaslanmıştır. İlk olarak temel derin sinir ağları parametrelerini belirlemek için deneyler yapılmış ve elde edilen parametreler doğrultusunda derin sinir ağlarının performansları kıyaslanmıştır. Bu sinir ağları VGGNet, UNet, PSPNet, DeeplabV3+ ve HRNetV2 yapılarını içermektedir. Bu ağların genelleme yeteneği eğitim ve test setindeki başarıları ölçülmüştür. Veri setinin bir kısmını oluşturan sentetik datanın ve data çoğaltma tekniklerinin etkisi incelenmiştir, birbirlerine göre avantajları ve dezavantajları sıralanmıştır.