Geri Dön

Dalgacık dönüşümünü kullanarak ön cepheden çekilmiş insan yüzü resimlerinin tanınması

Recognition of frontal face images by applying the wavelet transform

PDF İndir

  1. Tez No: 213564
  2. Yazar: ABDULLAH ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. METİN ARTIKLAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Resim sleme, Veritabanı, Dalgacık Dönüsümü, Image Processing, Database, Wavelet Transform
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Resim islemenin bir alt dalı olan resim tanıma günümüzde teknolojinin gelismesiyle birlikte oldukça önem kazanmıstır. Resim tanımada ise özellikle insan yüzü tanıma öne çıkmakta ve yaygın olarak güvenlik amaçlı kullanılmaktadır. nsan yüzü resimlerinin tanınması için birçok yöntem uygulanmaktadır. Bu yöntemlerin kullanılan veritabanına, yazılan algoritmalara ve farklı dıs etkenlere baglı olarak degisik üstünlükleri bulunmaktadır. Bu çalısmada kesikli dalgacık dönüsümü yöntemi ile insan yüzü resimlerinin tanınması gerçeklestirilmistir. Resimler iki seviyeli kesikli dalgacık dönüsümüne tabi tutuldu. Dönüsüm sonucunda elde edilen özet dalgacık katsayıları ile tanıma islemi gerçeklestirildi. Dalgacık dönüsümünün uygulanmasıyla yapılan tanıma performansında, dönüsüm uygulanmadan yapılan tanıma performansına göre dogru tanıma oranı artarken, tanıma zamanında ise önemli bir azalma olmustur. Yapılan simülasyonlar; herhangi bir isleme tabi tutulmamıs 500 kisilik bir veritabanı kullanıldıgında direk karsılastırma yöntemine dayalı metodun %78 dogru tanıma performansı gösterdigini belirlemistir. Dalgacık dönüsümüne dayalı metot uygulandıgında ise %80 dogru tanıma performansı elde edilmis ve tanıma zamanında 11 kata varan bir azalma meydana gelmistir.

Özet (Çeviri)

Nowadays, object recognition which is a subfield of image processing has gained significant importance as science and technology allows more sophisticated manipulation of digital images. Among this subject, human face recognition received a lot of attention mostly because of the need to reliably security systems. In this study, we have developed a method based on discrete wavelet transformation to recognize human face images. 2 level transformations is applied to images. The approximation coefficients of the second level are used to identity faces. We have showed that applying wavelet transformation to the images increases recognition performance as well as decreases recognition time significantly when compared to similar cases using images without transformation. Simulations are performed over a set 500 people selected from CNNL face database. Our method, based on template matching without any transformation applied to images, performed % 78 correct recognition performances. The method developed based on wavelet transformation performed %80 correct recognition on the same set. However the latter performs the identification as much as 11 times faster.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    196484

    Bayes sınıflandırıcı kullanarak yüz sezimi

    Face detection using bayes classifier

    MERAL BAŞAK TÜRKEÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEMİH BİNGÖL

  2. Tez No

    516760

    Image de-noising using 2-d circular-support wavelet transform

    İki boyutlu sirkülasyon destekli dalgacık dönüşümünü kullanarak imgelerde gürültü temizlemesi

    ADIL ABDULSATTAR YASEEN YASEEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilim ve TeknolojiSelçuk Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ

  3. Tez No

    674906

    Yapay sinir ağları ile sağlıklı ve sağlıklı olmayan eeg sinyallerinin incelenmesi

    Investigation on healthy and not healthy eeg signals with artificial neural networks

    HATEM YAKOB SAEED ABUSETA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Fizik ve Fizik MühendisliğiKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYBABA HANÇERLİOĞULLARI

  4. Tez No

    520877

    Supervised and unsupervised models of brain networks for brain decoding

    Beyin durumu tanıma için gözetimli ve gözetimsiz olarak oluşturulan beyin ağları

    ABDULLAH N.A. ALCHIHABI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATOŞ TUNAY YARMAN VURAL

  5. Tez No

    892154

    Condition monitoring and fault detection for electrical power systems using signal processing and machine learning techniques

    Sı̇nyal ı̇şleme ve makı̇ne öğrenme teknı̇klerı̇ kullanılarak elektrı̇k güç sı̇stemleri ı̇çı̇n durum ı̇zleme ve arıza belirleme

    YASMIN NASSER MOHAMED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

Geri Dön