Geri Dön

Neural network based face detection

Yapay sinir ağları ile yüz bulma

  1. Tez No: 256156
  2. Yazar: ERHAN DOĞRUKARTAL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TANER ESKİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Işık Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Yüz bulma problemi bilgisayarla görme konusunun en önemli problemlerinden biridir. Yüz bulmanın amacı verilen bir resimde yüz olup olmadığına yüzün 3 boyutlu transformasyonuna ve ışık şartlarına bakmaksızın karar vermektir. Yüz bulma problemi ile ilgili birçok önerilmiş çözüm mevcuttur. Bu çalışmanın konusu yapay sinir ağları ile yüz bulmadır. Bu çalışmadaki sistemin amacı verilen resimdeki yüzleri yapay sinir ağlarını kullanarak bulmaktır. Hatalı bulunan yüz sayısını azaltmak için bazı algoritmalar geliştirildi. Ayrıca yüz bulma yüzdesini yükseltmek için birden fazla yapay sinir ağı kullanıldı. Literatürde yapay sinir ağları ile yüz bulma konusunda birçok çalışma mevcuttur. Fakat bu çalışmaların genel özelliği verilen önerilen sistemlerin karmaşık olmasından dolayı gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılamamalarıdır. Bu çalışmada belirtilen sistemin en önemli ve de literatürdeki diğer çalışmalardan ayıran başlıca özelliği basit bir sistem olması ve bu basitlik sayesinde hızlı olmasıdır. Diğer bir özelliği de yüz bulma işlemi sırasında kullandığı işlem pencere boyutu. Bu çalışmadaki sistemin kullandığı pencerenin boyutları 10×10 dur. Buda be çalışmadaki sistemi literatürdeki en basit sistem yapar. Ayrıca küçük pencere boyutu ve sistemin basit olması sistemin eğitilmesi için ve çalıştırılması için daha az zaman almasını sağlar.

Özet (Çeviri)

One of the challenging problems in computer vision is face detection. The goal of face detection is to locate all regions that contain a face regardless of any three dimensional transformation and lighting condition. There are lots algorithms which were proposed for a solution of face detection problem. In this thesis, I have implemented a neural network based face detection approach. The system detects upright frontal faces in a given image. Some heuristics were used in order to reduce the number of false detections. Also more than one neural networks are used in order to improve the detection capability. There are lots of neural network based face detection systems in the literature. Since these proposed systems in the literature are complex they cannot be used for real time applications. First and the most important difference between the proposed system in this thesis and the systems in the literature is simplicity of a network. Another major difference is size of a window which is used for face detection. In this thesis 10×10 pixel size window which is the smallest window size in the literature is used for detection. Furthermore simple system and small size window gives a faster training and running.

Benzer Tezler

  1. Neural network based face detection using a multi resolution image pyramid

    Çok çözünürlüklü imge piramidi kullanan sinir ağı tabanlı yüz sezimi

    ALİME REYHAN SERİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE AKARUN

  2. Derin öğrenme tabanlı yüz ayırt etme ve tanıma

    Deep learning based face detecti̇on and recognition

    EMİNE CENGİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR

  3. Novel AI- based face recognition framework using deep neural networks and bounding box annotation

    Başlık çevirisi yok

    RASHA KHALID OMAR AL-OMARY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM

  4. Deep learning-based face recognition with raspberry Pi and USB accelerator for IoT environments

    IoT için rapsberry Pi ve USB hızlandırıcı ile derin öğrenme tabanlı yüz tanıma

    KUTAY YILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT KOYUNCU

  5. Video dosyalarında yüz tespiti, tanıma ve video içerisindeki zamana göre işaretleme

    Face detection, recognition and time marking in video files

    HÜSEYİN GÖZE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ