Geri Dön

Şablon eşleme ve çok katmanlı algılayıcı kullanılarak yüz tanıma sisteminin gerçeklenmesi

Creating face recognition system using template matching and multilayer perceptron

  1. Tez No: 243750
  2. Yazar: SERHAN TUNA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. LALE ÖZYILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Bu tezde farklı yöntemlerin kullanılması ile yüz tanıma sistemleri gerçekleştirilmiştir. Çalışmada Wayne State üniversitesinde hazırlanan CNNL veritabanı kullanılmıştır. Farklı etnik kökenlerdeki 1266 kişiye ait, değişik zamanlarda çekilmiş 10'ar adet ön yüz imajı içeren CNNL veritabanı, test seti ve eğitim seti olmak üzere iki kısımdan oluşmaktadır. Test setinde her bir kişinin 2 farklı yüz ifadesi bulunmaktadır. Eğitim seti ise her bir kişiye ait 8 farklı yüz ifadesi içermektedir.Çalışmada ilk olarak şablon eşleme metodu kullanılmıştır. Şablon eşleme metodu ile yüz tanıma işlemi, Minokowski sınıf metriklerinden birisi olan Şehir Blok Uzaklık formülü kullanılarak gerçekleştirilmiştir.İkinci bölümde, ilk bölümde elde edilen başarı oranının artırılması için 2 farklı yöntem kullanılmıştır. İlk olarak yüzün belirli bölgelerinin çıkarılması ile elde edilen görüntüler kullanılarak tekrar şablon eşleme yöntemi uygulanmıştır. İkinci olarak, kişilerin gözbebekleri arasındaki mesafenin kullanılması ile yüz tanıma yapılmıştır.Üçüncü bölümde, yüz tanıma sisteminin performansı Çok Katmanlı Algılayıcı kullanılarak değerlendirilmiştir.Son bölümde ise, imaj boyutları küçültülerek ve şablon eşleme yöntemi kullanılarak sistemin performansı (başarı oranı ve sistem hızı) incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, face recognition systems has been carried out using different methods. In order to test the methods, CNNL database has been used. CNNL database includes 10 different expressions of each person that belongs to 1266 people. CNNL database has been composed of 2 sections which are memory set and test set. Test set includes 2 different expressions of each person. Memory set includes 8 different expressions of each person.Firstly, template matching method has been used. Face recognition system with template matching method has been carried out using City Block Distance, one of the Minokowski class metrics.Secondly, in order to boost the value of success rate which has been obtained in the previous section, 2 different methods has been used. In the first method; second template matching method has been applied by extracting some parts of the image which decreases the success rate. In the second method; pupils has been automatically detected and the distance between 2 pupils has been measured. Success rate has been boosted with this distance.Thirdly, success rate has been examined using Multi Layer Neural Networks.In the last section, image dimensions has been reduced and the performance of the system (success rate and process time) has been examined.

Benzer Tezler

  1. New techniques for ventricular repolarization and heart rate variability analyses

    Kalp hızı değişkenliği analizi ve karıncıkların repolarizasyonunun incelenmesi için yeni yaklaşımlar

    BURAK ACAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. HAYRETTİN KÖYMEN

  2. Görüntü işleme teknikleri ve yapay zeka yöntemleri kullanarak görüntü içinde görüntü arama

    Image searching inside another image using image processing techniques and artificial intelligence methods

    MEHMET KARAKOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KADİR KAVAKLIOĞLU

  3. Face detection in gray-level images by knowledge and template based methods

    Bilgi ve şablon tabanlı yöntemlerle gri seviyeli imgelerde yüz sezimi

    CEM GÜVENER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BÜLENT SANKUR

  4. Efficient mapping of ADAS (Advanced Driver Assistance System) algorithms onto multicore architectures

    ADAS (İleri Sürüş Destek Sistemi) algoritmalarının çok çekirdekli mimariler üzerine verimli uyarlanması

    KEREM PAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ TOSUN

  5. Üniversite kampüsündeki araç plaka tanıma ve takibi için matematik ve algoritmik ilkeler

    University campus vehicles number plate recognition and following mathematical and algorithmic principles

    AHMED AMİR KHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHİT GÜNEŞ