Face recognition using eigenfaces and neural networks
Özyüzler ve yapay sinir ağları kullanarak yüz tanımı
- Tez No: 143119
- Danışmanlar: PROF.DR. METE SEVERCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Face recognition, Face authentication, Principal component analysis, Neural network, Eigenvector, Eigenface
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Bu tezde, ana bileşen analizi ve yapay sinir ağlarına dayanan bir yüz tanıma sistemi geliştirilmiştir. Sistem üç aşamadan oluşmaktadır; önişlem, ana bileşen analizi, ve tanıma. Önişlem aşamasında, parlaklık dengelenmesi ve baş ayarlanması yapılmıştır. Yüz tanıma için çok önemli olan yüz görünüşlerinin bulunması için ana bileşen analizi uygulanmıştır. Başlangıç eğitim setinden özvektörler ve özyüzler hesaplanmıştır. Yüzler, özyüzler ile geliştirilmiş uzaya yansıtılmış ve özyüzlerin ağırlıklı toplamları ile ifade edilmişlerdir. Bu ağırlıklar yüzleri ayırt etmek için kullanılacaktır. Bu ağırlıkları kullanarak, yüz veritabanını oluşturmak ve yüzleri tanımak için yapay sinir ağlan kullanılmıştır. Bu çalışmada, her bir kişi için ayrı bir yapay sinir ağı kullanılmıştır. Verilen yüz ilk olarak özyüz uzayına yansıtılarak yeni tanımlayıcıları elde edilir. Bu yeni tanımlayıcılar daha önce eğitilmiş ağlara giriş olarak kullanılır ve her bir kişinin ağma uygulanır. En yüksek sonucu veren ağ eğer daha önce tanımlanmış eşik değerinin üzerindeyse seçilir ve bu ağa sahip kişi aranan kişi olarak belirtilir. Geliştirilen bu algoritmalar, ORL, Yale ve Feret yüz veritabanlan üzerinde tets edilmiştir. Anahtar Sözcükler : Yüz tanıma, Yüz doğrulama, Ana bileşen analizi, Yapay Sinir ağı, Özvektör, Özyüz
Özet (Çeviri)
A face authentication system based on principal component analysis and neural networks is developed in this thesis. The system consists of three stages; preprocessing, principal component analysis, and recognition. In preprocessing stage, normalization illumination, and head orientation were done. Principal component analysis is applied to find the aspects of face which are important for identification. Eigenvectors and eigenfaces are calculated from the initial face image set. New faces are projected onto the space expanded by eigenfaces and represented by weighted sum of the eigenfaces. These weights are used to identify the faces. Neural network is used to create the face database and recognize and authenticate the face by using these weights. In this work, a separate network was build for each person. The input face is projected onto the eigenface space first and new descriptor is obtained. The new descriptor is used as input to each person's network, trained earlier. The one with maximum output is selected and reported asthe host if it passes predefined recognition threshold. The algorithms that have been developed are tested on ORL, Yale and Feret Face Databases.
Benzer Tezler
- Yüz tanıma uygulamalarında özyüzler ve yapay sinir ağlarının karşılaştırılması
Comparison of eigenfaces and artificial neural networks in face recognition applications
HAKAN KEKÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolCumhuriyet Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜDAVERDİ BİRCAN
- Destek vektör makineleri kullanarak gömülü sistem üzerinde yüz tanıma uygulaması
Face recognition application on embedded system using support vector machines
HİLAL GÜNEREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU ERKMEN
- A new approach to facial recognition using 3D face reconstruction
Başlık çevirisi yok
SHAMILK AMİL YASEEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- The statistical learning methods in image processing and facial recognition
Başlık çevirisi yok
SARBAZ OMAR RAFEEQ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BAYAT
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAREQ ABED MOHAMMED
- Yüz tanıma problemine karma yöntemlerin uygulanması
Application of hybrid techniques to face recognition problem
ERGÜN GÜMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ