Geri Dön

A learning framework for robust hashing of face images

Yüz imgelerinin gürbüz kıyımı için öğrenme yapısı

PDF İndir

  1. Tez No: 255879
  2. Yazar: KAMİL ŞENEL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KIVANÇ MIHÇAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: İmge, Image
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son dönemde gürbüz imge kıyımı yoğun olarak imge içerik uygunluğu ve tanılamaalanlarında araştırılmaktadır. Bugüne kadar yapılan arastırmalarda kıyım teknikleriuygulandıkları imgelerden bağımsız olarak geliştirilmiştir. Bununla beraber yüz imgekıyımı gibi önemli uygulama alanlarında imgeler hakkında önsel bilgi çoğunlukla mev-cuttur. Bu çalışmada, yüz imge kıyımı için iki aşamali art arda boyut sayısı azaltmatekniği sunulmaktadır. İlk aşama, yüz imgesi üzerindeki geometrik bozulumların yaklaşıkolarak eklenebilir gürültü olarak ortaya koyulduğu bir uzaya izdüşümü bulunmasınıamaçlamaktadır. Bu amaçla, Monga tarafından geliştirilmiş negatif olmayan matrisyaklaşıklamaları tabanlı, geometrik ataklara dayanıklı kıyım vektörü kullanılmıştır.İkinci aşamada, öğrenme fazı ve sonrasında türetilen, gürültünün etkilerini azaltanizdüşüm ile sinyal ve aynı zamanda gürültü istatistikleri kestirimi tabanlı yönlendirilmişana bileşen analizi uygulanmaktadır. Alıcı işletim eğrisi şeklinde verilmiş deneyselsonuçlar göstermektedir ki, böyle bir öğrenme fazını dahil etmek hata olasılıklarınıoldukça düşürmektedir.

Özet (Çeviri)

Robust image hashing has been actively researched over the last decade with var-ied applications in image content authentication and identi ? cation under distortions.In the existing literature on robust image hashing, hash algorithms are ignorant of theclass of images being hashed. There are however signi ? cant application domains suchas that of face image hashing where a-priori knowledge of the image class as well aspermissible distortions can bene ? t hash algorithm design. In this thesis, we present atwo stage cascade of dimensionality reduction constructs for face image hashing. The? rst stage aims to pro ject the face image to a space where geometric distortions mani-fest approximately as additive noise. For this purpose, we use the non-negative matrixapproximations based hash vector developed by Monga et al. which is known to possessexcellent geometric attack robustness. In the second stage, we employ oriented princi-pal component analysis (OPCA) based on estimating signal as well as noise statisticsin a learning phase and deriving a pro jection that mitigates the e ? ect of noise. Exper-imental results in the form of ROC curves(where available) show that incorporatingsuch a learning phase greatly reduces error probabilities.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    889605

    Dynamic ensemble diversification and hash-based undersampling for the classification of multi-class imbalanced data streams

    Çok sınıflı dengesiz veri akışlarının sınıflandırılması için dinamik topluluk çeşitlendirme ve kargaşa-tabanlı az örnekleme

    SOHEIL ABADIFARD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FAZLI CAN

  2. Tez No

    1000414

    A metaheuristic optimization–integrated deep learning framework for high-dimensional image classification

    Yüksek boyutlu görüntü sınıflandırması için meta sezgisel optimizasyon-entegre derin öğrenme çerçevesi

    SAMEER SAEED IBRAHIM ABBAS

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA YENİAD

  3. Tez No

    849108

    DA4HI: A deep learning framework for facial emotion recognition in affective systems for children with hearing impairments.

    DA4HI: İşitme engelli çocuklar için duyuşsal sistemlerde yüzdeki duyguların tanınması maksadıyla geliştirilen derin öğrenme modeli.

    CEMAL GÜRPINAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

    PROF. DR. NAFİZ ARICA

  4. Tez No

    1018177

    A network-resilient and privacy preserving federated imitation learning framework for truck platooning

    Kamyon konvoyları için ağ dayanıklılığı ve gizlilik koruyucu federatif taklit öğrenme çerçevesi

    HALUK ÇAĞATAY KIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR

  5. Tez No

    933545

    A novel deep learning framework enhanced by hybrid optimization using dung beetle and fick's law for superior pneumonia detection

    Üstün pnömoni tespiti için bok böceği ve fick yasası kullanılarak hibrit optimizasyonla geliştirilmiş yeni bir derin öğrenme çerçevesi

    ABDULAZEEZ MOHAMMED IBRAHIM SABAAWI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU

Geri Dön