Geri Dön

Mekatronik teknolojisinde görüntü işleme tekniklerine dayalı yüz tanıma sistemi geliştirilmesi

A face recognition based on the image processing techniques in mechatronics

  1. Tez No: 290372
  2. Yazar: MUSTAFA FİLİZCİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KORAY TUNÇALP
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Yüz tanıma, günümüzde önemini hızla artırmakta olan bir uygulama konusu haline gelmektedir. Mevcut yüzlerden elde edilecek bir veri tabanı üzerinde otomatik olarak yapılacak tanımaların, suçluların teşhisi sırasında, emniyet görevlilerinin işini ne kadar kolaylaştıracağı açıktır.Bu tezde, yüz tanıma problemi üzerinde araştırma yapılarak, kullanılan temel yöntemler incelenmiştir. Yüz tanımada kullanılan yöntemlerden biri olan, özyüz (eigenface) yöntemi ile bir yüz tanıma sistemi geliştirilmiştir.Birinci bölümde yüz tanıma sisteminin getireceği kolaylıklar ele alınmıştır. Ayrıca özyüz yönteminden kısaca bahsedilmiştir. İkinci bölümde görüntü ve yüz tanımanın temel kavramları ele alınmıştır. Bu bölümde yüz tanıma problemi için yapılmış olan çalışmalardan ve uygulanan metodlardan bahsedilmiştir. Yüz tanıma problemi için iki ana yaklaşım açıklanmıştır. Üçüncü bölümde önerilen yüz tanıma sistemi olan özyüz tanıma metodunun detayları ele alınmıştır. Bu bölümde özyüzlerin hesaplanması için gerekli olan tüm işlemler anlatılmıştır. Dördüncü bölüm, özyüzler yaklaşımını göstermek için geliştirilmiş olan yüz tanıma yazılımına ayrılmıştır. Çalışmadaki yüz tanıma programı, MATLAB programı kullanılarak geliştirilmiştir. Dördüncü bölümde geliştirilen uygulamanın nasıl kullanılacağı açıklanmıştır. Aynı zamanda uygulamada kullanılan önemli bir kaç rutin de verilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, a research was realized to find out the different approaches to the face recognition problem. It has been observed that these different approaches fall into two major categories that are given below:Feature based recognition, which is based on the extraction of the properties of individual organs located on a face such as eyes, nose and mouth, as well as their relationships with each other. Feature vectors describing the characteristics of face images are evaluated by using deformable templates and active contour models, where excessive geometry and the minimization of energy functions are involved. Principal component analysis, based on information theory concepts, seek a computational model that best describes a face, by extracting the most relevant information contained in that face. Goal is to find out the eigenvectors (eigenfaces) of the covariance matrix of the distribution, spanned by a training set of face images. Later, every face image is represented by a linear combination of these eigenvectors. Evaluation of these eigenvectors are quite difficult for typical image sizes but, an approximation that is suitable for practical purposes is also presented. Recognition is performed by projecting a new image into the subspace spanned by the eigenfaces and then classifying the face by comparing its position in face space with the positions of known individuals.A face recognition system, based on the eigenfaces approach is proposed. Eigenfaces approach seems to be an adequate method to be used in face recognition due to its simplicity, speed and learning capability.

Benzer Tezler

  1. Design, modelling and control of a nano quadrotor withmicrocontroller based vision system for object tracking

    Nesne takibi için bir nano dört rotorlu helikopterin tasarımı, modellenmesi ve mikrodenetleyici tabanlı görüntü sistemi ile kontrolü

    MUSTAFA ENES KIRMACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN

    PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  2. Histogram-based sampling and multi-level global registration for 3D point clouds

    3B nokta bulutları için histogram tabanlı örnekleme ve çok katmanlı global eşleştirme

    OSMAN ERVAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  3. Intelligent plate number recognition system using segmentized method with artificial neural networks

    Yapay sinir ağları ile segmentasyon metodu kullanılarak akıllı plaka numarası tanıma sistemi

    AUWAL SALISU YUNUSA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Mekatronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CAFER BAL

  4. Eklemeli imalat yöntemiyle üretilen altı eksenli robot kol ile ürünlerin görüntü işleme ve yapay zeka tabanlı tasniflenmesi

    Image processing and ai-based classification of products with six-axis robot arm manufactured by additive manufacturing method

    ZEKERİYA KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mekatronik MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BEKİR AKSOY

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KORAY ÖZSOY

  5. Efficient visual loop closure detection via localized moment descriptors

    Hızlı ve verimli çalışan yerelleştirilmiş görsel moment tanımlayıcılarıyla çevrim kapamaların saptanması

    CAN ERHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ