Superresolution techniques for face recognition from video
Çözünürlülük artırıcı yöntemlerle videodan yüz tanıma
- Tez No: 197651
- Danışmanlar: PROF. DR. AYTÜL ERÇİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Matematik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Güvenlik kameralarındaki yüz görüntülerinin süper çözünürlüklenetleştirilmesi
Face enhancement in surveillance systems using super-resolutiontechniques
ALİ HÜSAMEDDİN ATEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ESKİ
- 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
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
YRD. DOÇ. DR. SERAP KIRBIZ
- 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
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Görüntü işlemede derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük uygulamaları
Deep learning based super resolution applications in image processing
AHENK VURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- A new approach to facial recognition using 3D face reconstruction
Başlık çevirisi yok
SHAMILK AMİL YASEEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ