Yüz tanıma ve yapay sinir ağları yardımıyla yüzün tespiti
Face detection with neural networks
- Tez No: 170938
- Danışmanlar: DOÇ.DR. VASİF NABİYEV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yüz Tanıma, Yüz Tespiti, Yapay Sinir Ağlan, Örüntü Tanıma, Görüntü İşleme, Biyometri VII, Face recognition, Face detection, Neural networks, Pattern recognition, Image processing, Biometrics. VIII
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Tezde yüz tanıma hedef konu olarak seçilmiş, insan yüzünün tanınabilmesi için gerekli değişmezlerin neler olduğu incelenmiştir. Yüz tanıma işlemi için gerekli olan yüzün tespiti konusunda detaylı çalışmalar yapılmıştır. Yüz tespiti işleminin daha hızlı yapılabilmesi için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Çalışmalarda ağırlıklı olarak yapay sinir ağlarının örüntü tanımada kullanılması üzerine yoğunlaşılmıştır. Geri yayılımlı algoritmayı eğitim yöntemi olarak kullanan çok katmanlı yapay sinir ağlan kullanılarak yüzün tespiti işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu maksatla geliştirilen yapay sinir ağının diğer uygulamalara kolayca adapte edilebileceği gösterilmiştir. Test materyali olarak 50 farklı bireyden 15'er farklı pozda görüntü alınmış ve bu görüntülerle sistem test edilmiştir. 750 görüntüden oluşan yüz veritabanı her bireyin gözlüklü, atkılı, sağa ya da sola dönük olmaları gibi farklı ve tanıma işlemini zorlaştırıcı etkenleri de içermektedir. Nihayetinde önden yüz tespitini farklı arka plan ve ışık değerlerine sahip görüntülerde yapabilen, gelişmiş bir uygulama oluşturulmuştur.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Face Detection with Neural Networks The thesis deals primarily with the face recognition and endeavors to identify the required invariants to detect the human face. The study explored the details related to the face detection needed to recognize the pattern of face. The study generated various methods for enabling much faster process of face detection. The study mainly focused on the use of neural network for pattern recognition. Face detection was performed by multi layer neural networks that use back propagation algorithm as training method. These efforts revealed that neural networks developed for face detection can easily be adapted to the other similar applications. 15 different posturing images taken for 50 people were used to test the systems. Database with 750 images included the different and challenging postures such as wearing glasses, shawl, left-sided and right sided. Finally, an improved application that can recognize faces from the front for different images with varying background and illumination was created.
Benzer Tezler
- Yerel görünüm ve derin modeller kullanarak hibrit bir yüz tanıma yaklaşımı
A hybrid face recognition approach using local appearance and deep models
MERT ARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Yapay sinir ağları kullanılarak yüz ifadesi tanıma
Facial expression recognition using artificial neural networks
İREM ÇAKIL
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYBARS UĞUR
- Python ve opencv ile yüz tanıma ve otomatik blur uygulaması
Face recognition and automatic blur application with python and opencv
MUHAMMED EMİN NECİPSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLLA ERGÜZEN
- Python ve OpenCv ile yüz tanima ve otomatik Blur uygulaması
An application recognizing faces and applying Gaussian Blur in OpenCv and Python
MUHAMMED EMİN TOMBAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLLA ERGÜZEN
- BMI prediction from face images
Yüz görüntülerinden vücut kitle indeksi tahmini
GÜLPINAR BÖLÜKBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK