Geri Dön

Superresolution techniques for face recognition from video

Çözünürlülük artırıcı yöntemlerle videodan yüz tanıma

  1. Tez No: 197651
  2. Yazar: OSMAN GÖKHAN SEZER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYTÜL ERÇİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Matematik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Mevcut yüz tanıma algoritmalarinin başarımı düşük çözünürlüklü yüz imgelerineuygulandıklarında önemli ölçüde azaltmaktadır. Bu problemin çözmek için çözürlülükarttırma yöntemleri piksel alanında yahut yüz alt-uzayında uygulanabilmektedir. Yüzimgeleri coğu yüz tanıma işlevi açısından gereksiz yüksek boyutlu verilerden oluşur, bu daboyut düşüren öznitelik çıkarma yöntemlerini yüz analizinde standart uygulama halinegetirmiştir. Dolayısıyla çözünürlülük artırma yöntemlerini piksel alani yerine öznitelikalanında, bir başka deyişle yüz alt-uzayında, uygulamanın hesaplamalar açısından yararlarıolduğu gibi gürültüye ve hareket kestirimi hatalarına karşı gürbüzlüğü de sağlamıştır. Bunedenle, biz Bayesçi kestirim ve dışbükey kümelere izdüşüm yöntemleriyle öznitelik tabanlıçözünürlülük arttırıcı yeni algoritmalar önermekte ve önerilen yöntemleri literatürde mevcutolanlar ile karşılaştırmalı analizini sunmaktayız.

Özet (Çeviri)

Performance of current face recognition algorithms reduces significantly when they areapplied to low-resolution face images. To handle this problem, superresolution techniques canbe applied either in the pixel domain or in the face subspace. Since face images are highdimensional data which are mostly redundant for the face recognition task, feature extractionmethods that reduce the dimension of the data are becoming standard for face analysis.Hence, applying super-resolution in this feature domain, in other words in face subspace,rather than in pixel domain, brings many advantages in computation together with robustnessagainst noise and motion estimation errors. Therefore, we propose new super-resolutionalgorithms using Bayesian estimation and projection onto convex sets methods in featuredomain and present a comparative analysis of the proposed algorithms and those already inthe literature.

Benzer Tezler

  1. Güvenlik kameralarındaki yüz görüntülerinin süper çözünürlüklenetleştirilmesi

    Face enhancement in surveillance systems using super-resolutiontechniques

    ALİ HÜSAMEDDİN ATEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ESKİ

  2. Düşük çözünürlüklü yüz görüntülerinin yerel zernike momentleri yöntemi ile sınıflandırılması

    Classification of the low resolution face images by local zernike moments method

    TOLGA ALASAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

    DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

    YRD. DOÇ. DR. SERAP KIRBIZ

  3. Seyreklik ve sözlük öğrenme yaklaşımlarının sınıflandırma ve yüz tanımaya uygulanması

    Classification and face recognition application of sparsity and dictionary learning based methods

    BERNA AZİZOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  4. Görüntü işlemede derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük uygulamaları

    Deep learning based super resolution applications in image processing

    AHENK VURAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  5. A new approach to facial recognition using 3D face reconstruction

    Başlık çevirisi yok

    SHAMILK AMİL YASEEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ