Geri Dön

Altuzay temelli yaklaşımlar kullanarak gerçek zamanlı yüz tanıma

Real time face recognition using subspace based approaches

  1. Tez No: 255988
  2. Yazar: HÜSEYİN GÜNDÜZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RİFAT EDİZKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Yüz tanıma son yıllarda yoğun ilgi toplayan araştırma alanlarından biridir. Fakat bu yoğun araştırmalara rağmen yüz tanıma hala pratik uygulamalar için bile oldukça zorlayıcı bir problemdir.Bu tez çalışmasında yüz tanıma problemi üzerinde durulmuş ve bu problemin çözümü için altuzay temelli yöntemler kullanılmıştır. Var olan çalışmalar çoğunlukla tek bir yöntem üzerine odaklanmış veya bu çalışmalarda yalnızca yüz bulma konusu ve iyileştirilmesi işlenmiştir. Bu çalışmada ise yüz tanıma amacıyla Özyüz, Fisher-Yüz ve Ayırt Edici Ortak Vektör olmak üzere üç ayrı altuzay yöntemini kullanan, kullanıcılara farklı alternatifleri seçebilme ve başarımlarını gözlemleyebilme imkanı veren gerçek zamanlı yüz tanıma uygulaması geliştirilmiştir.Ayrıca bu uygulamada ışık şiddeti etkilerini azaltabilmek ve gerçek zamanlı tanıma performansını arttırabilmek amacıyla, gri seviye piksel değerlerinin yanında Yerel İkili Örüntü imge özellikleri de kullanılmıştır. Bu sayede yüz tanıma başarımında iyileşme olduğu gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In recent years, face recognition has received substantial attention by researchers. But despite this extensive research, face recognition is a still challenging problem for practical applications.In this thesis we focus on face recognition problem. To this end, subspace-based methods have been used. Existing studies mostly focused on a single face recognition method or only the face detection part or improvements of these. In this work, a real-time face recognition system has been developed with using three separate subspace methods; Eigenface, Fisherface and Discriminative Common Vectors. Users can choose different alternatives and they can observe performances of the face recognition system.In addition, in order to decrease illumination effects and to increase real time performance, Local Binary Patterns are used for image representation beside grayscale pixel value. In this way, the performance of face recognition system is improved.

Benzer Tezler

  1. Şeker fabrikası anaerobik atıksu arıtma tesisinin yatışkın olmayan durumda modellenmesi çalışmaları

    Modelling studies of an anaerobic wastewater treatment plant under unsteady conditions in a sugar factory

    ALTUNAY PERENDECİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Çevre MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ABDURRAHMAN TANYOLAÇ

    PROF.DR. SERDAR ÇELEBİ

  2. Metonymy in Turkish: A corpus-based cognitive linguistic analysis

    Bilişsel dilbilim kuramı çerçevesinde Türkçe'de metonomi: Derlem-temelli bir inceleme

    SERAP ALTUNAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    DilbilimMersin Üniversitesi

    İngiliz Dilbilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PINAR İBE AKCAN

  3. Discourse-pragmatic analysis of negation markers in Turkish: A corpus evidence on pragmatic markers

    Türkçede olumsuzlama biçimbirimlerinin edimbilimsel belirleyiciler olarak söylemsel işlevleri: Derlem temelli bir inceleme

    SERAP ALTUNAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    DilbilimMersin Üniversitesi

    İngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERA YEŞİM AKSAN

  4. Altuzay yöntemleri ile trafik işareti tanıma

    Traffic sign recognition with subspace methods

    MUSTAFA ÖZDAMAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RİFAT EDİZKAN

  5. Örüntü tanıma uygulamalarında alt uzay analiziyle öznitelik seçimi ve sınıflandırma

    Feature selection and classification by subspace analysis in pattern recognition applications

    SERKAN GÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RİFAT EDİZKAN