Geri Dön

Yüz tanıma ve yapay sinir ağları yardımıyla yüzün tespiti

Face detection with neural networks

  1. Tez No: 170938
  2. Yazar: TUĞRUL KARAKAYA
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. VASİF NABİYEV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. 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
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 143

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

  1. Yapay sinir ağları kullanılarak yüz ifadesi tanıma

    Facial expression recognition using artificial neural networks

    İREM ÇAKIL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYBARS UĞUR

  2. BMI prediction from face images

    Yüz görüntülerinden vücut kitle indeksi tahmini

    GÜLPINAR BÖLÜKBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  3. Video dosyalarında yüz tespiti, tanıma ve video içerisindeki zamana göre işaretleme

    Face detection, recognition and time marking in video files

    HÜSEYİN GÖZE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  4. Car damage analysis for insurance market using convolutional neural networks

    Sigorta sektörü için evrişimsel sinir ağları kullanarak araç hasarı analizi

    CİHAT TOLGA ARTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA KAYA

  5. Fuzzy cognitive maps for emotion modeling

    Bulanık bilişsel haritalar yardımıyla insan duygularının modellenmesi

    HASAN MURAT AKINCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL