Face identification, gender and age groups classifications for semantic annotation of videos
Videolara anlamsal açıklama eklemek için yüz tanıma, cinsiyet ve yaş grubu sınıflandırması
- Tez No: 286243
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NİHAN KESİM ÇİÇEKLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Bu tezde videolara anlamsal açıklama eklemek için gürbüz bir yüz tanıma metodu, cinsiyet ve yaş grubu sınıflandırma yöntemleri bir arada sunulmaktadır. Cinsiyet sınıflama metodunda, yüzün çıkarılan özellikleri olarak 256 bölümlü yerel ikili örüntü histogram ve piksel yoğunluğu farkı kullanılmıştır. Yaş grubu sınıflamametodunda, yüzün çıkarılan özellikleri olarak DCT Mod2 özellikleri ve yüzdeki önemli noktaların civarına uygulanan kenar bulma metodu sonuçları kullanılmıştır. Cinsiyet sınıflandırma modülünde, 256 bölümlü yerel ikili örüntü histogramı verileriyle eğitilmiş Random Trees sınıflandırıcısı ve piksel yoğunluğu farklılıkları ile eğitilmiş bir adaboost sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Yaş grubu sınıflandırma modülünde, DCT Mod2 özellikleriyle eğitilmiş Random Trees sınıflandırıcısı ve yüzün önemli noktalarına uygulanan 256 bölümlü yerel ikili örüntü histogramı verileriyle eğitilmiş bir diğer Random Trees sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Yüz tanıma modülünde Aktif Görünüm Modeline ve Barycentric Koordinat Sistemine dayalı iki boyutlu yüz biçimlendirmesi ile biçimlendirilmiş yüzlerden elde edilen DCT Mod2 özellikleri ile eğitilen Random Forest sınıflayıcı kullanılmıştır. Farklı özellik çıkarma yöntemleri denenmiş ve yüzleri tanımadaki başarılarıyla kıyaslanmış ve en iyi bulunan yöntem modülümüzde kullanılmak üzere seçilmiştir. Sınıflandırma metodlarımızı literatürde bulunan bazı başarılı çalışmaların aynı veriler üzerindeki sonuçlarıyla karşılaştırdık ve tatmin edici sonuçlar elde ettik.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a robust face recognition method and a combination of methods for gender identification and age group classification for semantic annotation of videos. Local binary pattern histogram which has 256 bins and pixel intensity differences are used as extracted facial features for gender classification. DCT Mod2 features and edge detection results around facial landmarks are used as extracted facial features for age group classification. In gender classification module, a Random Trees classifier is trained with LBP features and an adaboost classifier is trained with pixel intensity differences. DCT Mod2 features are used for training of a Random Trees classifier and LBP features around facial landmark points are used for training another Random Trees classifier in age group classification module. DCT Mod2 features of the detected faces morped by two dimensional face morphing method based on Active Appearance Model and Barycentric Coordinates are used as the inputs of the nearest neighbor classifier with weights obtained from the trained Random Forest classifier in face identification module. Different feature extraction methods are tried and compared and the best achievements in the face recognition module to be used in the method chosen. We compared our classification results with some successful earlier works results in our experiments performed with same datasets and got satisfactory results.
Benzer Tezler
- Türk toplumunda fasiyal doku kalınlığının bilgisayarlı tomografi yöntemi ile değerlendirilmesi
Evaluation of fasial tissue thickness with computerized tomography in Turkish population
ZEYNALABİDİN ORHAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Adli TıpBezm-i Alem Vakıf ÜniversitesiAdli Tıp Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. İPEK ESEN MELEZ
- Hastanede yatan 0-6 yaş grubu çocukların annelerinin ev kazaları konusundaki bilgi ve uygulamaları
Home accidents knowledge and practices of mothers of 0-6 age group inpatient children
EBRU ERDOĞAN
- AHP ve TOPSIS yöntemlerini kullanarak tip 2 diyabet hastalığı için risk puanı hesaplama ve en iyi tedavi seçeneğini belirleme
Identification of the ideal treatment option and calculation the risk score for the type 2 diabetes mellitus by using AHP and TOPSIS methods
SERCAN DİNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- Yeniden yüzlendirmeye yönelik mandibulası bulunmayan kafataslarında yaş, cinsiyet tayini ve uygun mandibula'nın dizaynı: Retrospektif çalışma
Age and sex determination on skulls without mandible and design of appropriate mandible intended for facial reconstruction: Retrospective study
SERDAR BABACAN
- Amiyotrofik Lateral Skleroz'lu (ALS) hastaların evde bakım gereksinimleri ve bakım verenlerin bakım yükünün belirlenmesi
Determining the home-care needs of patients with Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) and care-burden of caregivers
NAİLE BAYRAMOVA