Mekatronik teknolojisinde görüntü işleme tekniklerine dayalı yüz tanıma sistemi geliştirilmesi
A face recognition based on the image processing techniques in mechatronics
- Tez No: 290372
- Danışmanlar: PROF. DR. KORAY TUNÇALP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN
PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- 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
2020
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CAFER BAL
- 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
2023
Mekatronik MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BEKİR AKSOY
DR. ÖĞR. ÜYESİ KORAY ÖZSOY
- 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
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ