Görüntü çerçevelerinde yüz algılama ve veritabanı ile eşleme yapılması
Face detection in image frames and matching through face database
- Tez No: 285040
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ASIM EGEMEN YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yüz Algılama, Gabor Dalgacık Dönüşümü, Çift-Ağaç Dalgacık Dönüşümü, Sinir ağları, Face Detection, Gabor Wavelets Transform, Dual-Tree Wavelets Transform, Neural Network
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 118
Özet
Son yıllarda, görüntülerde insan yüzünün algılanması araştırmacılar için ilgi çekici hale gelmiştir. Artan bu ilginin arkasındaki sebeplerden biri daha hızlı, gelişmiş ve havaalanlarındaki güvenliğin sağlanması için daha emniyetli bir düzen ihtiyacıdır. Hızlı ve etkin bir araç olan bilgisayarlar ile, yüz algılama ve yüzün yerinin belirlenmesini kullanan birçok uygulama, hayatın zaruri bir parçası olmuştur. İnsan mimiklerine ve jestlerine dayalı insan bilgisayar arayüzleri, fare ve klavye gibi geleneksel arayüzler ile yer değiştirmek üzere geliştirilmektedir. Bütün bunlar ve ilgili diğer uygulamalar, yüzün algılanmasını ve yerinin belirlenmesini öncelikli bir önişleme basamağı olarak görmektedir.Bu çalışmada yüz algılama için iki farklı dalgacık dönüşümü (Gabor ve Çift-Ağaç dalgacıkdönüşümleri) kullanılarak özellik çıkarımı yapılmıştır. Sınıflandırma basamağında ileri beslemeli yapay sinir ağları kullanılmıştır. Tezde dört yaklaşım önerilmektedir. İlk yaklaşım sinir ağlarını eğitmek için Çift-Ağaç öznitelik vektörlerini kullanırken ikinci yaklaşım ise sinir ağlarının eğitiminde Gabor öznitelik vektörlerini kullanmaktadır. Algı başarısını arttırmak için iki farklı yaklaşım daha önerilmektedir. Bunlardan biri önceki iki yaklaşımın algı sonuçlarını OR mantık işlemi ile birleştirirken diğeri her iki dalgacık dönüşümünün ardarda eklenmiş öznitelik vektörleri kullanılarak eğitilmiş bir sinir ağı kullanmaktadır.Sistemin performans hesabında yanlış algı oranının da hesaba katıldığı beş alternatif metrik önerilmektedir. MIT+CMU ve BioID gibi çeşitli veritabanları üzerinde standart ölçüt ve önerilen ölçütler kullanılarak önerilen dört yaklaşımı test etmek için birçok deneysel simulasyon gerçekleştirilmiştir.Gabor dalgacık vektörlerinin boyutları farklı oranlara indirgenerek işlem zamanı ve performans üzerindeki etkileri incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Human face detection in images has gained much interest in recent years, for the researchers. One of the reasons behind this increased interest is the need for faster, advance and more reliable tool to provide security at airports. With computers as a powerful and fast tool, many applications that use face detection and localization are becoming an essential part of our life. Human-computer interfaces based on facial expressions and body gestures are being developed as ways to replace the traditional interfaces such as the mouse and the keyboard. All these and other related applications require the face detection and localization as a primary preprocessing step before.In this thesis we propose an approach for face detection using two different wavelets transforms, namely, Gabor Wavelets Transform and Dual-Tree Wavelets Transform for feature extraction. The Feedforward neural networks have been utilized for classification stage. Four approaches are introduced in this work. The First approach uses the Dual-Tree feature vectors to train neural network while second approach uses Gabor features vectors, instead, for training of the neural network. To improve the detection results other two approaches are introduced and investigated. One of these approaches applies OR logic operation to the detection outputs of the previous two approaches to increase the true face detections; while the other approach uses a neural network which is trained by using the concatenated feature vectors of both wavelet transforms. Another contribution is the introduction of five metrices, which take false detections rate into account when calculating the system performance.Many experimental simulations to test the proposed four approaches were carried out on variety of databases such as MIT+CMU and BioID using both the standard and the five proposed metrics. The effect of different downsampling rates of the Gabor wavelet vectors is examined from the execution time and performance of the system point of view.
Benzer Tezler
- Genişletilmiş evrişimli sinir ağları kullanarak gerçek zamanlı yüz tanıma
Real-time face recognition using extended convolutional neural networks
MEHMET ALİ KUTLUGÜN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. YAHYA ŞİRİN
- Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models
Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma
NEŞE GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Televizyon üzerinden dindar/mütedeyyin kadınları anlamak: Dindar kadınların televizyonu alımlama ve kullanım biçimleri
Understanding religious/pious women through television: Religious women's reception and usage of television
ERGEN DEVRİM KARAGÖZ
Doktora
Türkçe
2022
Radyo-TelevizyonGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM DANACI YÜCE
- The Turkish lip reading using deep learning method
Derin öğrenme yöntemi ile Türkçe dudak okuma
ALİ BERKOL
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMİT ERDEM
- Haber videolarının görüntü işleme yöntemleri ile haberlere bölütlenmesi
Broadcast news segmentation using image processing techniques
RAJAB DAVUDOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ELİF KARSLIGİL