Aktif görünüm modeli kullanarak yüz tanıma
Face recognition using active appearance model
- Tez No: 243752
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Bu tezin yazım amacı istatistiksel şekil ve doku modellerini inceleyerek bunlar hakkında detaylı bilgi vermek, bu modelleri kullanarak kompakt bir model oluşturan Cootes vs. tarafından geliştirilen Aktif Görünüm Modelini (AGM) incelemek ve son olarak da oluşturulan model yardımıyla yüz tanıma performansını değerlendirmektir.AGM'nin teorik arka planını detaylı olarak açıklanmış ve AGM üzerine yapılabilecek olan uzantılar hakkında bilgi verilmiştir. AGM'nin temel avantajı deneyler sırasında doku ve şekle ait bilginin önceden öğrenilmesidir. Bu bilginin kullanılmasıyla oluşturulan model, başarılı bir şekilde görüntüler içinde bir objeyi tespit edebilmektedir.AGM kullanılarak yapılan yüz tanıma işleminde değişik poz ve ışık koşulları altında cesaret verici sonuçlara ulaşılmıştır ve bu sonuçlar detaylı olarak açıklanmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis gives a detailed explanation of the statistical models of shape and texture, the Active Appearance Models (AAM) developed by Cootes et. al, supplies several extensions to basic AAM for better performance and finally uses AAM for face recognition.The primary advantage of AAM is that it uses a priori knowledge of shape and texture and combines this knowledge to form a compact model. This compact model then can be used for various purposes including image segmentation and object detection.The details of face recognition and the results obtained using AAM are given. The recognition accuracy is encouraging in images under various lighting and pose variations.
Benzer Tezler
- Statistical facial feature extraction and lip segmentation
İstatistiksel yüz öznitelik çıkarımı ve dudak bölümlemesi
MUSTAFA BERKAY YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ÜNEL
YRD. DOÇ. DR. HAKAN ERDOĞAN
- Near-infrared image based face recognition
Yakın kızılötesi görüntü tabanlı yüz tanıma
NİL SERİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Yüzdeki nirengi noktalarının koşullu regresyon ormanları ile saptanması
Facial feature detection using conditional regression forests
GENCER VURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Televizyon üzerinden dindar/mütedeyyin kadınları anlamak: Dindar kadınların televizyonu alımlama ve kullanım biçimleri
Understanding religious/pious women through television: Religious women's reception and usage of television
ERGEN DEVRİM KARAGÖZ
Doktora
Türkçe
2022
Radyo-TelevizyonGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM DANACI YÜCE
- Automatic caricature recognition
Otomatik karikatür tanıma
BAHRİ ABACI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL