Face recognition using harmonic images
Harmonik görüntüleri kullanarak yüz tanıma
- Tez No: 251014
- 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: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Yüz tanımada başarılı yaklaşımlardan biri harmonik görüntü tabanlı yaklaşımdır. Harmonik görüntülerin önemi, genel aydınlanmayı modelleme yeteneklerinden kaynaklanmaktadır. Harmonik görüntüler, aydınlanma değişimleri altında, özellikle dış ortamda, yüz tanıma problemine çözüm getirir. Bu tez çalışmasında harmonik görüntü tabanlı yaklaşımlar ve ayrıca harmonik görüntüler ile istatiksel modellemeyi birleştiren bir yaklaşım incelenmektedir. Farklı bir istatiksel model önerilmekte ve bu model harmonik görüntülerle birleştirilerek kullanılmaktadır. Bu yöntemde, her bir kişi için tek bir eğitim görüntüsü kullanılmaktadır. Aydınlanma değişimiyle mücadele eden pek çok yüz tanıma yaklaşımının birden fazla eğitim görüntüsüne ihtiyaç duyması nedeniyle bu özellik uygulamalar açısından önemlidir. Yöntemin etkinliği farklı açılardan aydınlatılmış sentetik görüntüler kullanılarak test edilmiştir. Bu sentetik görüntüleri hazırlamak için Notre Dame Üniversitesi'nden elde edilen veritabanındaki görüntüler kullanılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda aydınlanma değişimin çok fazla olmadığı veri setleri için %95'in üzerinde tanıma başarımı, aydınlanma değişimlerinin görece fazla olduğu veri setleri için %85-%95 arası tanıma başarımı sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
One of the successful approaches in face recognition is harmonic images based approach. The importance of the harmonic images lie under their facility of modelling generic illuminaiton. Harmonic images provide solutions to the face recognition problem under varying lighting conditions, especially outdoor environments. In this thesis, a brief overview on the state of the art harmonic images based methods and also an approach that combines the harmonic images and statistical model are presented. A different statistical model is proposed and combined with harmonic images. In this approach, only one training image per subject is used. This property is important for applications, because most of the approaches dealing with illumination variation use more than one image. The feasibility of the method has been tested on synthetic images that are illuminated from different illumination directions. Images that are obtained University of Notre Dame are used to prepare these synthetic images. As a result of experiments, on datasets that do not include huge illumination variation above 95 %, on datasets that includes relatively more illumination variation between 85%-95% recognition rates achieved using this face recognition approach
Benzer Tezler
- Emotion recognition using deep learning focusing on the hand and facial expressions
El ve yüz ifadelerine odaklanan derin oğrenmeyi kullanarak duygu tanıma
HASANAIN JAWAD RADEEF
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YILMAZ AR
- 3d face representation and recognition using spherical harmonics
Küresel harmoniklerle 3 boyutlu yüz modelleme ve tanıma
FAHRİ TUNÇER
Doktora
İngilizce
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR HALICI
- Head gesture recognition for a semi-autonomous powerchair
Yarı-otonom akülü sandalye için kafa hareketleri tanıma
UBEYDE MAVUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- Face recognition using image processing and machine learning methods
Görüntü işleme ve makine öğrenme yöntemleri ile yüz tanıma
IMAN RAAD RUSHDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN ŞENGÜL
- Face recognition using neural networks on field programmable gate array
Sahada programlanabilen kapi dizilerinde yapay sinir ağlari ile yüz tanima
RECEP DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NALAN ERDAS ÖZKURT