Geri Dön

Sayısal görüntü işleme için bir yazılım paketi geliştirilmesi ve sayısal resimlerde insan yüzünün yerinin tespitinde kullanımı

Development of a digital image processing software package and its employment in face detection in digital images

  1. Tez No: 114511
  2. Yazar: FATİH KAHRAMAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ORAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme, YSA, yüz tespiti, yapay sinir ağlan, hatanın geriye yayılımı, Digital image processing, image processing toolbox, image, face detection, artificial neural networks, error back propagation, ANN
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mustafa Kemal Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

ÖZET SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME İÇİN BİR YAZILIM PAKETİ GELİŞTİRİLMESİ ve SAYISAL RESİMLERDE İNSAN YÜZÜNÜN YERİNİN TESPİTİNDE KULLANIMI Bu çalışmada, görüntü işleme problemlerinin çözümünde sıkça kullanılan temel birçok fonksiyon ve özelliği içeren bir sayısal görüntü işleme paketi (FDIP) hazırlanmış ve Geri Yayılmak Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanarak, sayısal resimlerdeki insan yüzlerinin yer tespitini gerçekleştirebilen bir sistem tasarlanmıştır. Borland Delphi 4.0 programlama dili kullanılarak geliştirilen FDIP, sayısal görüntüler üzerinde histogram equalizasyonu, görüntü filtreleme, aritmetik ve mantıksal işlemler, morfolojik operasyonlar, etiketleme ve inceltme işlemleri yapabilmesinin yanı sıra diğer birçok fonksiyonu da gerçekleyebilmektedir. FDIP programı ticari amaçlı görüntü işleme programlarına alternatif olarak hazırlanmamıştır. Tez ekinde sunulan kaynak kodlarıyla, sonraki araştırma ve geliştirmelere taban oluşturabilecektir. Günümüzde YSA kullanarak insan yüzü tanıma problemi, literatürde popüler olan bir konudur. Bu problemin ilk basamağı ise resim içerisinde insan yüzünün yer tespitidir. Sayısal resimlerdeki insan yüzlerinin yer tespitini gerçekleştirebilmek amacıyla FDIP yazılım paketine üç katmanlı (1-giriş, 1-saklı, 1-çıkış) geri yayılmak YSA modülü eklenmiştir. Bu modül yapısı gereği esnek olup, diğer bir çok tanıma işlemlerine kullanım olanağı da sağlayabilmektedir. Bu çalışmada, 20x20 (piksel) ebatlarında, 214 adet insan yüzü ve 186 adet insan yüzü olmayan resimlerden oluşan bir eğitim seti, testler için kullanılan YSA'ların eğitilmesi aşamasında kullanılmıştır. YSA üzerinde yapılan testlerde, yüz tanıma probleminin özelinde, saldı tabaka nöron sayısı, momentum ve öğrenme katsayıları değişimlerinin öğrenmeye etkileri araştırılmış ve en iyi yakınsamanın saklı tabaka da 100 nöron, momentum katsayısının“0.4”ve öğrenme katsayısının“0.5”olduğu koşulda gerçeklendiği görülmüştür. Test sonuçlarına göre YSA, önceden gördüğü insan yüzleri için %82.7, daha önce karşılaşmadığı yüzler için ise %76.9 oranında doğru sınıflama yapmıştır. 2001,108 sayf

Özet (Çeviri)

ABSTRACT DEVELOPMENT OF A DIGITAL IMAGE PROCESSING SOFTWARE PACKAGE AND ITS EMPLOYMENT IN FACE DETECTION IN DIGITAL IMAGES In this study, a new digital image processing package (FDIP) is developed and its use in locating human feces in digital images is investigated. It employs Error Back Propagation algorithm with Artificial Neural Network (ANN). It has all the standard utilities available in digital image processing packages except those working in frequency domain. FDIP is developed using Borland © Delphi version 4.0. It is designed to equalize histograms, filter images, perform various arithmetic, logical, labeling, thinning and mathematical morphology operations on images. Its source code is given in the Appendix. The neural network based algorithm used is designed to process gray scale images. First, the position of human face in a digital image is determined. To this end, a three-layer ANN is embedded in FDIP. The next step, which is beyond the scope of this study, is to recognize this face. FDIP is designed so that it can easily be extended to perform various such recognition operations. In training ANNs, 400 20 by 20 pixel size digital images of which 214 with human faces and 186 without them are used. During this training process, the number of hidden layer neurons (or nodes), the momentum and the learning parameters that result in the best convergence rate are determined to be 100, 0.4 and 0.5 respectively. With these parameters, FDIP can locate 82.7% of the human faces appearing in digital images used in training and 76.9% of them in digital images not used in training. 2001, 108 pages

Benzer Tezler

  1. Sayısal radyolojik görüntüleme sistemleri için görüntü işleme ve değerlendirme araçlarının ve kullanıcı arayüzünün geliştirilmesi

    Implementation of image processing and quality assessment tools for digital radiological imaging systems and development of a user interface

    YİĞİT ALİ ÜNCÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Mühendislik BilimleriAnkara Üniversitesi

    Medikal Fizik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM BİRGÜL

  2. FPGA üzerinde MAC/IP/UDP protokolünün gerçeklenmesi

    Implementation of MAC/IP/UDP protocol on FPGA

    SERVET AYOK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN

  3. Hareketli platform izlemede güncel yaklaşımlar

    Current approaches on tracking the moving platforms

    MUSTAFA KURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ŞERİF HEKİMOĞLU

  4. Görüntü işleme ile 3-boyutlu nesne tarama ve modelleme

    3-dimensional object scanning and modelling via computer vision

    NİHAT ENGİN TOKLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL UYAR

  5. Sayısallaştırılmış bilgisayarlı tomografi ve manyetik rezonans tomogramları üzerinde görüntü işleme tekniği uygulamaları

    Image processing applications on digitized computed tomography and magnetic resonans tomograms

    SUZAN ÇULHA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    DOÇ.DR. FARUK ÖZEK