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. An effecient recognition framework using deep convolutional neural network

    Derin dönüşümlü sinir ağı kullanan etkin bir tanıma çerçevesi

    LOAYI ABDELNAFEA AZEEZ ALKHATTAB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN

  2. A simple security application using real-time face recognition

    Gerçek zamanlı yüz tanıma kullanarak basit bir güvenlik uygulaması

    ADNAN ABDULLAH YOUNUS AL HAMMADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiKırşehir Ahi Evran Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEMDUH KÖSE

  3. Smart attendance management system using face recognition

    Yüz tanıma tabanlı akıllı yoklama yönetim sistemi

    S M TANVIR HASSAN SHOVON

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK ARICIOĞLU

  4. Face recognition system using local binary pattern with binary dragonfly algorithm (BDA) to feature selection

    Yerel ikili desen kullanan yüz tanıma sistemi özellik seçimi için ikili dragonfly algoritması (BDA) ile

    AHMEED RAAD MAJEED AL-ALOOSI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgi ve Belge YönetimiAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN

  5. PNN ve SVM kullanarak DWT tabanlı yüz tanıma

    DWT based face recognition using PNN and SVM

    TURHAN R. BUNJAKU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SERAP KAZAN