Geri Dön

Video görüntülerinden yüz tanıma

Face recognition from videos

  1. Tez No: 243626
  2. Yazar: İBRAHİM SAYGIN TOPKAYA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN GÜLER BAYAZIT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Önemi ve kullanım alanı gün geçtikçe artan bir çalışma alanı olan yüz tanıma, önceden sisteme tanıtılan insanların sistem tarafından daha sonra otomatik olarak tanınmasını amaçlamaktadır.Bu tezde ise, video görüntüleri üzerinde çalışan bir yüz tanıma sistemi kurulmuştur. Her bir videoda bir kişi olacak şekilde poz, açı ve dönme kısıtı olmadan elde edilen videolarla eğitilen sistem, daha sonra yine aynı şekildeki farklı videoların kime ait olduğunu tanımaya çalışmaktadır.Çalışmanın temel amacı, videolardan yüz tanınırken tüm video karelerinin kullanılması yerine otomatik çalışabilecek bir sistem kurarak, bu sistemin seçeceği belli karelerin, belli ön işlemlerden geçerek kullanılması durumunda başarı oranı ve çalışma sürelerinin nasıl etkileneceğini incelemektir.Tez metninde, sistem kurulurken yüz ve yüz öğelerini bulma amaçlı kullanılan Haar-Benzeri Özellikler, boyut dönüştürme amaçlı kullanılan Temel Bileşenler Analizi ile Doğrusal Diskriminant Analizi ve sınıflandırma amaçlı kullanılan Destek Vektör Makineleri algoritmalarıyla beraber bu algoritmaları temel alarak geliştirilen sistem tanıtılmış ve deney sonuçları ile başarı durumu ölçülmüştür.

Özet (Çeviri)

Face recognition is an application in computer science, importance and practical usage of which is rapidly increasing day by day. In simplest terms, face recognition aims to build a trained system which recognizes people, who are first introduced to system for training.In this work, a system working on video records is constructed. First, system is trained with videos consisting only one person per each, however having no restriction in pose, angle and rotation. Then different videos with same situations are presented to system for recognition.The basic aim in this study is to analyze; how -instead of using all video frames- using only a subset of frames, automatically selected and preprocessed by a system, affects success rate and processing time.In thesis text, first algorithms for object and face detection, dimension transform and classification -which are Haar-Like Features, Principal Components Analysis & Linear Discriminant Analysis and Support Vector Machines respectively- are introduced. Following that, a system based on these algorithms is constructed and experimental results are presented.

Benzer Tezler

  1. Gerçek zamanlı video görüntülerinden yüz bulma ve tanıma sistemi

    Real-time face localization and recognition system by using video sequences

    ERKAN SÜTÇÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. ELİF KARSLIGİL

  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. Understanding facial emotions in video images

    Video görüntülerinden yüz ifade tanıma

    HELTON SILVA GUDO MALAMBANE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NAHİT EMANET

  4. Facial expression recognition in the wild using improved trajectories and fisher vector encoding

    İyileştirmiş izlek ve fisher vektörü kodlaması ile zor şartlar altında yüz ifadesi tanıma

    SADAF AFSHARSAVOJBOLAGHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALBERT ALİ SALAH

  5. Automatic analysis of head and facial gestures in video streams

    Video görüntülerinden kafa ve yüz mimiklerinin otomatik analizi

    HATİCE ÇINAR AKAKIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. BÜLENT SANKUR