Face recognition with Kernel Fisher discriminant analysis
Kernel Fisher ayrıştırma analizi yöntemi ile yüz tanıma
- Tez No: 223869
- Danışmanlar: PROF.DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yüz Tanıma, Fisher Lineer Ayrıstırma Analizi, Fisher Yüzleri, Kernel Fisher Ayrıstırma Analizi, Face Recognition, Fisher Linear Discriminant Analysis, Fisherface, KernelFisher Discriminant Analysis
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 51
Özet
Günümüz dünyasında güvenlik insanlar için gün geçtikçe daha çok önemkazanmaktadır. Hali hazırda yaygın bir sekilde kullanılan sifre ve pin gibi güvenlikmekanizmaları, gerek insanlar tarafından unutulma gerekse baskaları tarafından elegeçirilme ihtimalleri oldugundan güvenlik zaafı yaratmaktadırlar. Bu durumarastırmacıları daha güvenli, dogal ve kullanıslı mekanizmalar arastırmaya yöneltmistir.Gerek kisiye özgü olması gerekse uygulama esnasında insanlarla birebir etkilesimzorunlulugu olmaması, bir biometrik teknigi olan yüz tanımayı yeni bir güvenlikmekanizması olarak diger yöntemlere göre öne çıkarmaktadır. Bu tezde, bir yüz tanımateknigi olan Kernel Fisher Ayrıstırma Analizi (KFDA) incelenmistir. Günümüzde,kernel metodları sınıflandırma ve regresyon gibi makine ögrenme islerinde giderekpopüler hale gelmektedir. Kernel metodları genel veri tipleri üzerinde çalısabilen vebunlar arasındaki genel iliskileri açıga çıkaran yeni tip örüntü analizi algoritmalarıdır.Kernel metodları ile beraber farklı aydınlatma kosullarında ve degisik yüz ifadelerindeoldukça etkileyici sonuçlar veren Fisher ayrıstırması, yüz tanıma için daha uygun halegelmistir. Sadece lineer ayrıstırma bilgisi kullanmak yerine kernel metodları bize lineerolmayan yönleri de dikkate alma olanagı saglamıstır. Bu çalısmada iki tip yüz tanımametodu gerçeklenmistir. Lineer sınıflandırma algoritması olarak Fisher Yüzleri velineer olmayan sınıflandırma algoritması olarak Kernel Fisher Ayrıstırma Analizialgoritması gerçeklenmistir. ki yöntemin farklı veritabanlarındaki performansdegerleri ve karsılastırma sonuçları da tez içinde verilmistir.
Özet (Çeviri)
Security has become very important for people in today?s world. The widely usedsecurity mechanisms like passwords and pins may not be enough secure especiallyconsidering the high cracking and stealing probability. This situation makes researchersto research more reliable and user-friendly security mechanisms. A kind of biometrictechnique called face recognition has started to be used for security purposes in the lastyears. Since it is natural, non-intrusive and easy-to-use it stands out among othersecurity techniques. In this thesis, a face recognition technique named Kernel FisherDiscriminant Analysis (KFDA) is considered. Nowadays, kernel methods have becomemore popular for machine learning tasks such as classification and regression. Kernelmethods are a new class of pattern analysis algorithms which can operate on verygeneral types of data and can detect very general types of relations. With kernelmethods, Fisher?s discriminant which gives impressive results under different lightingconditions and different face expressions becomes more appropriate for face recognition.Instead of only using linear discriminant information, kernels give us the chance to lookfor non-linear directions. In this study, two methods are implemented. As a linearalgorithm, Fisherface classification and as a non-linear algorithm KFDA areimplemented. The performance and the comparison of these two algorithms in differentdatabases can be seen in this thesis.
Benzer Tezler
- Gabor feature based face recognition using nearest neighbor discriminant analysis
En yakın komşu ayrışım analizi kullanarak gabor öznitelikleri tabanlı yüz tanıma
KADİR KIRTAÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- A comparison of subspace based face recgnition methods
Alt-uzay tabanlı yüz tanıma yöntemlerinin karşılaştırılması
ÖZKAN GÖNDER
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR HALICI
- Fisher kernel based models for image classification and object localization
Başlık çevirisi yok
RAMAZAN GÖKBERK CİNBİŞ
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversité de GrenobleDR. CORDELIA SCHMID
DR. JAKOB VERBEEK
- Vision based sign language recognition: Modeling and recognizing isolated signs with manual and non-manual components
Video tabanlı işaret dili tanıma: El ve el dışı hareketler içeren ayrık işaretlerin modellenmesi ve tanınması
OYA ARAN
Doktora
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. LALE AKARUN
- Detection of humans in video streams using convolutional neural networks
Başlık çevirisi yok
AMEEN MUDHER ABBAS ALDULAIMI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ