A learning framework for robust hashing of face images
Yüz imgelerinin gürbüz kıyımı için öğrenme yapısı
- Tez No: 255879
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KIVANÇ MIHÇAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
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
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAZLI CAN
- Bilişsel robotlarda yaşam boyu deneyimsel öğrenme ile hata kotarma
Failure recovery by long-term experience-based learning for cognitive robotics
SERTAÇ KARAPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SANEM SARIEL TALAY
- Building outlier detection framework by using automated machine learning methods
Otomatik makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak anomali tespit çerçevesi oluşturma
MUSTAFA KURTOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET TEOMAN NASKALİ
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
PROF. DR. NAFİZ ARICA