Geri Dön

Yüz tanıma

Face recognition

  1. Tez No: 292684
  2. Yazar: MESUT YILDIRIM
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. S. HİKMET ÇAĞLAR
  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: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Kültür Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Bilgisayar Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Bu zamana kadar yapılan çalışmalarda, En Küçük Kareler methodu ve çoğu zaman istatistik alanında kullanılan Ridge Regresyon methoduna sıklıkla rastlanabilir. Bu çalışmada yüz tanıma sistemlerinde kullanılan sınıflandırma işlevi için en küçük kareler tahmin edicisine alternatif olan ridge tahmin edicisi, ortalama kare hatalarına dayanarak karşılaştırılmıştır. Bunun için insan yüzü resminin belirli lokal bölgelerinden alınan verilerle işlemler yapılmış ve ridge tahmin edicisinin çoklu bağlantıyı ortadan kaldırarak daha iyi bir modelyaklaşımı gösterdiği görülmüştür. Bu çalışmada SPSS ve Matlab programları kullanılarak, yazılım kısmı C++ programlama dili ile gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Studies done up to now, the Least Squares method and Ridge Regression method are often used in the field of statistics can be found in most of the time. In this study, the classification function is used for facial recognition systems, which is an alternative to Least-Squares Estimators, Ridge Estimator, is compared on the basis of mean square errors. To do this, image of the human face of certain transactions made ?with data from local districts, Ridge Estimator eliminates the multicollinearity and it shows a better approach to the model. In this study, SPSS and Matlab programs carried out by using the C++ programming language.

Benzer Tezler

  1. Destek vektör makineleri kullanarak gömülü sistem üzerinde yüz tanıma uygulaması

    Face recognition application on embedded system using support vector machines

    HİLAL GÜNEREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU ERKMEN

  2. Infrared face recognition

    Kızılötesi yüz tanıma

    UĞUR KONUK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE AKAR

  3. Yüz tanıma sistemleri verimlilik karşılaştırması

    The efficiency comparison of facial recognition systems

    BATUHAN İYİGEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEFER KURNAZ

  4. Yüz tanıma sistemlerinin havalimanlarında kullanımına yönelik vaka analizi

    Case analysis of the use of facial recognition systems in airports

    SAHIL NAJAFOV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Sivil HavacılıkEskişehir Teknik Üniversitesi

    Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF KORUYUCU

  5. Image quality assesment and enhancement for robust face recognition

    Yüz tanıma için imgelerin kalite ölçümü ve iyileştirilmesi

    ONUR SERTKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN AKGÜL