Geri Dön

Face detection and recognition methods

Yüz bulma ve tanıma sistemleri

  1. Tez No: 182149
  2. Yazar: BEDİRHAN SAYAR
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. AYDIN AKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Foto analizinin en onemli uygulamalar ndan biriside cesitli metodlar kullan larakyap lan yuz tan ma islemidir. Özyüz tan ma yöntemide bu metodlardan birisidir ve resimleraras ndaki farklar tan mlamak icin o resimlerin küçük gruplar halindeki karakteristikresimlerini kullan r. Buradaki amaç da l m n kovaryans matrisinin özvektörlerini yaniözyüzleri bulmakt r. Tipik resim boyutlar için bu özyüzleri bulmak oldukça zordur ve buyüzden pratik uygulamalarda yak nsamalar yap labilir. Tan ma islemi, yeni resmi özyüzlerinolu#turdu u uzaya projeksiyonu ile yap l r. Bu projeksiyon sonucunda, yeni resmin pozisyonitibar yla en yak n oldu u yüz seçilir.Özyüz tan ma yöntemi kolayl , h z ve kolay ö retilebilirli i yüzünden yeterli ve iyibir yöntemdir.Bu projede özyüz yöntemi kullan larak bir yüz tan ma i#lemi gerçeklenmi#tir.

Özet (Çeviri)

One of the most succesful applications of image analysis and understanding is facerecognition that can be obtained by using several methods. Eigenface method is one of thesemehods in which a small set of characteristic pictures are used to describe the variationbetween face images. Goal is to find out the eigenvectors (eigenfaces) of the covariancematrix of the distribution, spanned by a training set of face images. Later, every face image isrepresented by a linear combination of these eigenvectors. Evaluation of these eigenvectorsare quite difficult for typical image sizes but, an approximation can be made that is suitablefor practical purposes. Recognition is performed by projecting a new image into the subspacespanned by the eigenfaces and then classifying the face by comparing its position in facespace with the positions of known individuals.Eigenfaces approach seems to be an adequate method to be used in face recognition dueto its simplicity, speed and learning capability. In this project a face recognition system, basedon the eigenfaces approach is proposed.

Benzer Tezler

  1. Face detection and facial expression recognition using moment invariants

    Moment öznitelikleri kullanarak yüz konum tespiti ve yüzsel ifade tanımlama

    ALİ KARAALİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM

  2. Fast face detection and recognition on graphics processing units

    Grafik işlemciler üzerinde hızlı yüz saptama ve tanıma

    SALİH CİHAN TEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  3. Face recognition using image processing and machine learning methods

    Görüntü işleme ve makine öğrenme yöntemleri ile yüz tanıma

    IMAN RAAD RUSHDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN ŞENGÜL

  4. Enhancing double authentication data security by face mask detection and recognition using k-means algorithm and CNN classification

    Çift doğrulama verilerini geliştirme yüz maskesi algılama ile güvenlik ve k-means algoritması kullanarak tanıma ve CNN sınıflandırması

    MARWAH MOHAMMED HUSSEIN HUSSEIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GALİP CANSEVER

  5. Evaluation of tone mapping and exposure fusion algorithms on HDR videos for face detection and recognition

    Yüz algılama ve tanıma için HDR videolarda ton eşleme ve poz füzyonu algoritmalarının değerlendirilmesi

    FEHİME BETÜL ÇAVDARLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET OĞUZ AKYÜZ