Multimodal yüz görüntülerinde gerçek zamanlı görüntü çakıştırma yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi
A comparative analysis of real-time image registration methods in multimodal facial images
- Tez No: 1017061
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Görüntü çakıştırma, birden fazla görüntünün ortak bir referans düzleminde hizalanması süreci olarak tanımlanmaktadır. Bu görüntüler, farklı zamanlarda, farklı bakış açılarıyla veya farklı sensörler kullanılarak elde edilebilmektedir. Bu çalışmada kullanılan veri seti, RGB ve termal sensörler aracılığıyla elde edilen insan yüzü görüntülerinden oluşmaktadır. RGB görüntüler; yüksek detay seviyesi, kolay yorumlanabilirlik, düşük maliyetli kamera ve sensör kullanımı ile güçlü nesne sınıflandırma performansı gibi önemli avantajlar sunmaktadır. Bununla birlikte, ışık koşullarına bağımlılık ve çevresel faktörlerden etkilenme gibi dezavantajlara sahiptir. Termal görüntüler ise ışık bağımsız çalışabilme, çevresel koşullardan daha az etkilenme ve sıcak nesnelerin kolaylıkla tespit edilebilmesi gibi avantajlar sağlamaktadır. Ancak bu görüntü türü; düşük çözünürlük, yüksek donanım maliyeti ve yorumlama zorluğu gibi sınırlamaları da beraberinde getirmektedir. RGB ve termal görüntülerin birlikte kullanıldığı füzyon yaklaşımları, özellikle zorlu çevre koşullarında algılama performansını önemli ölçüde artırmaktadır. Bununla birlikte, veri yetersizliği, farklı modaliteler arasındaki model uyumsuzluğu ve gerçek zamanlı işlem gereksinimleri bu alandaki temel zorluklar arasında yer almaktadır. Bu çalışmada, RGB ve termal kameralar aracılığıyla elde edilen görüntüler üzerinde görüntü çakıştırma işlemi gerçekleştirilmiş ve farklı çakıştırma senaryoları kapsamında elde edilen sonuçlar kapsamlı biçimde değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Image registration is defined as the process of aligning multiple images onto a common reference plane. These images may be acquired at different times, from different view points, or using different sensors. In this study, the dataset consists of human face images obtained using RGB and thermal sensors. RGB images provide several advantages, such as high detail levels, ease of interpretation, low-cost camera and sensor usage, and strong object classification performance. However, they also have disadvantages, including sensitivity to lighting conditions and environmental factors. Thermal images, on the other hand, offer advantages such as independence from lighting conditions, reduced sensitivity to environmental variations, and the ability to easily detect heat-emitting objects. Nevertheless, this type of imagery also has certain limitations, including lower resolution, higher hardware costs, and difficulty in interpretation. Fusion approaches that combine RGB and thermal images significantly enhance detection performance, especially under challenging environmental conditions. However, issues such as limited data availability, modality mismatch, and real-time processing requirements remain key challenges in this field. In this study, image registration was performed on images acquired using RGB and thermal cameras, and the results obtained under different registration scenarios were comprehensively evaluated.
Benzer Tezler
- Fusion of RGB and thermal image pairs for object and face liveness detection
Nesne ve yüz canlılığı tespiti için RGB ve termal görüntü çiftlerinin birleştirilmesi
MERVE ERŞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- Açıklanabilir yapay zeka ile deepfake resim, video ve seslerin tespiti
Detection of deepfake images, videos and audio with explainable artificial intelligence
SENANUR ARMAĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KAYA
- Öz denetimli öğrenme yaklaşımları ile derin sahte ses ve görüntü maniplasyonunun tespiti
Detection of deepfake audio and image manuplation with self-supervised learning approach
MERVE YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN AYDIN
- A graph based approach for finding people in news
Haberlerde kişileri bulmaya yarayan çizgeye dayalı bir yöntem
DERYA ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PINAR DUYGULU ŞAHİN
- Comicverse: Expanding the frontiers of ai in comic books with holistic understanding
Comicverse: Bütünsel anlayışla çizgi romanlarda yapay zekanın sınırlarını genişletmek
GÜRKAN SOYKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ YURET
PROF. DR. TEVFİK METİN SEZGİN