Geri Dön

Face recognition using Gabor wavelet transform

Gabor dalgacıklarını kullanarak yüz tanıma

  1. Tez No: 115003
  2. Yazar: BURCU KEPENEKCİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. A. AYDIN ALATAN, DOÇ. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yüz tanıma, Gabor dalgacık dönüşümü, insan yüz algısı, öznitelik bulma, öznitelik eşleme, örüntü tanıma. VI, Automatic face recognition, Gabor wavelet transform, human face perception. IV
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 131

Özet

oz GABOR DALGACIKLARINI KULLANARAK YÜZ TANIMA Kepenekci, Burcu Yüksek Lisans, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Yar. Doç. Dr. A. Aydın Alatan Yardımcı Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Gözde Bozdağı Akar Eylül 2001, 118 sayfa Yüz tanıma günümüzde hem ticari hem de hukuksal alanlarda artan sayıda uygulaması olan bir problemdir. Varolan yüz tanıma metodları kontrollü ortamda başarılı sonuçlar verse de örtme, yönlenme, ve aydınlatma değişimleri hala yüz tanımada çözülememiş üç problemdir. Önerilen metod ile bu üç problemden aydınlanma değişimleri ve örtme etkisi ele alınmıştır. Bu çalışmada hem yüze ait özriitelik noktalan hem de vektörleri Gabor dalgacık dönüşümü kullanılarak bulunmuştur. Gabor dalgacık dönüşümü, insan görme sistemindeki duyumsal bölgelerin davranışını modellemesinden dolayı kullanılmıştır. Önerilenmetod, daha önceden tanımlanmış çizge düğümleri yerine, Gabor dalgacık tepkeleri tepelerinin (yüksek enerjili noktalarının) öznitelik noktalan olarak seçilmesine dayanmaktadır. Böylece Gabor dalgacıklarının en verimli şekilde kullanılması sağlanmıştır. Öznitelik noktaları otomatik olarak her yüzün farklı yerel özellikleri kullanılarak bulunmakta, bunun sonucu olarak örtük özniteliklerin etkisi de azaltılmaktadır. Sinir ağları yaklaşımlarında olduğu gibi öğrenme safhası olmaması nedeniyle tanıma için her kişinin sadece bir ön yüz görüntüsü yeterli olmaktadır. Yapılan deneylerin sonucunda önerilen metodun varolan çizge eşleme ve özyüzler yöntemleriyle karşılaştırıldığında daha başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT FACE RECOGNITION USING GABOR WAVELET TRANSFORM Kepenekci, Burcu M. S, Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assist. Prof. Dr. A. Aydın Alatan Co-Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Gözde Bozdağı Akar September 2001, 118 pages Face recognition is emerging as an active research area with numerous commercial and law enforcement applications. Although existing methods performs well under certain conditions, the illumination changes, out of plane rotations and occlusions are still remain as challenging problems. The proposed algorithm deals with two of these problems, namely occlusion and illumination changes. In our method, Gabor wavelet transform is used for facial feature vector construction due to its powerful representation of the behavior of receptive fields in human visual system (HVS). The method is based on selecting peaks (high litf- energized points) of the Gabor wavelet responses as feature points. Compared to predefined graph nodes of elastic graph matching, our approach has better representative capability for Gabor wavelets. The feature points are automatically extracted using the local characteristics of each individual face in order to decrease the effect of occluded features. Since there is no training as in neural network approaches, a single frontal face for each individual is enough as a reference. The experimental results with standard image libraries, show that the proposed method performs better compared to the graph matching and eigenface based methods.

Benzer Tezler

  1. Performance comparison between SIFT and SURF descriptors for face recognition using wavelet transforms

    Dalgacık dönüşümleri kullanarak yüz tanıma için SIFT ve SURF tanımlayıcılarının arasındaki performanslarının karşılaştırılması

    MUSA M.AMEEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMevlana Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALAA ELEYAN

  2. Gabor dalgacık dönüşümüne dayalı evrişimli sinir ağlarını kullanarak insan yüzü tanıma sistem

    Human face recognition system with convolutional neural network based on gabor wavelet transform

    SALIMAH ALI SALIM ALMARAGHNI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT TOKEŞER

  3. A novel and efficient method for face recognition using original and symmetrical samples

    Orijinal ve simetrik örnekleri kullanarak yüz tanımı için yeni ve etkili bir yöntem

    SAAD OMRAN ELHASHMI ALLAGWAIL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN SERDAR GEDİK

  4. Görüntü işleme ve esnek hesaplama yöntemleri kullanılarak down sendromunun ayırt edilmesi

    Discrimination of down syndrome by using image processing and soft computing methods

    ŞAFAK SARAYDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR

    PROF. DR. OSMAN EROĞUL