Yapay sinir ağları ile yüz tanıma
Artificial neural networks based face recognition
- Tez No: 155710
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. FADIL ÇELİKKOL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
VI YAPAY SİNİR AĞLARI İLE YÜZ TANIMA (Yüksek Lisans Tezi) Göksel GUNLU GAZI ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MAYIS 2004 ÖZET Yüz tanıma personel kontrol sistemleri, erişim kontrolü, gözetim, ülke sınırlarının kontrolü, kredi kartları ve ATM cihazlarında tanıma ve onaylama ve son zamanlarda halka açık alanlarda suçluların tanınması gibi çok geniş alanlarda uygulamalara sahiptir. Ancak yüz resimlerindeki yüksek korelasyona sahip çok sayıdaki nokta, tanıma için gereksiz hesap yükü oluşturur. Bu çalışmada işlem sayışım azaltmak için yüz resimlerinin iki boyutlu ayrık kosinüs dönüşümü alındı. Hesaplanan sonuçlar içinden seçilen az sayıdaki katsayılar üzerinde yapay sinir ağları eğitildi. Ayrık Kosinüs Dönüşümü(AKD) hesaplaması ve Yapay Sinir Ağları(YSA)'nm eğitilmesi hızlı mikroişlemciler gerektirir. Bu açıdan bakıldığında Sayısal Sinyal İşleyici (SSİ) daha fazla önem kazanmaktadır. Yüz tanıma algoritması uygulaması için Texas Instruments TMS3206713 (Kayan-nokta İşlemci) SSİ kullanıldı. Yüz tanıma algoritması kayan nokta işlemler üzerinde çalışmaktadır. Kayan nokta işlem kapasitesine sahip SSİ kullanılması hesaplama süresini kısaltmıştır. Bilim Kodu Anahtar Sözcükler Sayfa Sayısı Tez Yöneticisi 908 Yüz Tanıma, Sayısal Sinyal İşleyici, Yapay Sinir Ağları 87 Yard. Doç. Dr. Fadıl Çelikkol
Özet (Çeviri)
vıı ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS BASED FACE RECOGNITION (M.Sc. Thesis) Göksel GUNLU GAZI UNIVERSITY INSTUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY MAY 2004 ABSTRACT Face recognition has a wide range of applications such as identity authentication, personal checking systems, access control, and surveillance, buildings entrances and systems control, borders control, identification and verification for credit cards and ATM, and very recently passive recognition of criminals in public places. But pixels which have high correlation in face hologram, causes unrequired computational burden. In this work, Discrete Cosine Transform (DCT) of face hologram was calculated. Artificial Neural Networks (ANN) was trained for a small numbers of selected DCT coefficients. ANN training and DCT calculation requires fast microprocessors. For this reason DSP attract more attention. In this project, Texas Instruments' TMS3206713 (floating-point processor) DSP used for face recognition application. Face recognition algorithm based on floating point processes. Using floating point capabilities of DSP shorten time requirements. Science Code : 908 Key Words :Face Recognition, Digital Signal Processors, Artificial Neural Networks Page Number : 87 Adviser : Asst. Prof. Dr. Fadıl Çelikkol
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ile yüz tanıma
Face recognition with artificial neural network
OZAN TAŞOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesiİktisat Bölümü
DOÇ. DR. ZEKİ KIRAL
- Yapay sinir ağları ile yüz sezimi ve takibi
Face detection using artificial neural networks
SERKAN ESER
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. TÜLAY YILDIRIM
- Face recognition using neural networks on field programmable gate array
Sahada programlanabilen kapi dizilerinde yapay sinir ağlari ile yüz tanima
RECEP DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NALAN ERDAS ÖZKURT
- Yapay sinir ağları ile yüz ifadesi tanıma
Facial expression recognition with artificial neural networks
FATİH ATEŞOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. AYŞE SALMAN
- 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