Üç boyutlu görüntü işleme ve üç boyutlu modellerin elde edilmesi, bilgisayarla görü
alanının önemli bir alt kolunu oluşturur. Bir nesneye ait üçüncü boyut bilgisi, nesne
algılama ve nesne tanıma çözümlerinde sonucu iyileştirici ipuçları sağlar. Özellikle insan
yüzü ile ilgili yapılan çalışmalarda 3-boyutlu görüntüler ve modeller aranılan bir bilgi
türüdür. Fakat, derinlik bilgisi 2-boyutlu imgelerde yer almadığı için, bu imgelerden yola
çıkarak derinliğin kestirimi araştırmacıları uzun senelerdir üzerinde çalışmaya sevk eden
zorlu bir konudur. 2-boyutlu imgelerden 3-boyutlu bilgiye erişme probleminin çözümleri
uzun seneler zarfınca farklı dallara ayrılmıştır. Sadece tek bir imgede yer alan nesnenin
derinliğinin kestirimi en temel ve en eski problemi oluşturur. Bu alanda, çok sayıda teknik,
algoritma ve yaklaşım ortaya konmasına rağmen tam anlamıyla çözüme ulaşıldığı
söylenemez. Her bir yöntemin kendine özgü zorlukları ve ek kısıtları söz konusudur. Bu tez
çalışmasında, bu alanda ortaya konulan en temel yöntemler araştırılmış ve test edilmiştir.
Ayrıca, son yıllarda hızla gelişen Yapay Zekâ ve özellikle Derin Öğrenme tekniklerine
dayalı bir çözüm geliştirilmiş ve önerilmiştir. Önerilen yöntem, önceki yöntemlere kıyasla
daha genel bir çözüm ortaya koymakta ve ek kısıtlar konulması gerekmemektedir. Ayrıca,
ortaya konulan yöntemin diğer yaklaşımlarla nicel kıyaslanması yapılmış ve onlara göre
daha başarılı sonuçlar verdiği ortaya konulmuştur
Three dimensional image processing and reconstructing three dimensional models
are important branches of computer vision field. An object’s third dimensional information
provides cues that improve object detection and object recognition solutions. Three
dimensional images and models are important types of information, especially in the
researches regarding human faces. However, since 2-dimensional images do not convey
depth information, researchers have been working on the difficult problem of depth
estimation from these images for a long time. The solutions to the problem of recovering
third dimensional information from 2-dimensional images fall into several categories for
this long period. Estimating the depth of an object given in a single image is the primary
and the oldest problem. Despite of the fact that a vast amount of techniques, algorithms and
approaches has been proposed in this field, it is fair to say that a definitive solution has not
been reached. Each method has its own difficulties, requirements, and additional
constraints. Major methods proposed in this field so far are investigated and tested in this
work. In addition to this, a solution based on Artificial Intelligence and especially Deep
Learning techniques has been developed and proposed. The proposed method introduces a
more generic solution compared to traditional methods and it does not require employment
of additional constraints. The proposed method is also quantitatively compared with others
and it is found to be producing more successful outputs
