Geri Dön

Bulanık kümeleme analizi ile görüntüdeki yüzün tanınması

Face identfication with fuzzy clustering analysis in images

  1. Tez No: 299279
  2. Yazar: AYŞE MERVE GÜN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜBARİZ EMİNLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Yüz tanıma, Öznitelik Vektörü Ayrık Dalgacık Dönüşümü, Yapay Sinir Ağları, K-Ortalamalar Algoritması, Bulanık C-Ortalamalar Algoritması, Face Identification, Future Vector, Wavelet Transform, Artificial Neural Network, k-means Algorithm, Fuzzy c-means Algorithm
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Haliç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Günümüzde yüz tanıma ve tanımlama gün geçtikçe gelişen teknoloji ile önem kazanmaya başlanmıştır. Günlük hayatımızda güvenlik için yüz tanıma sistemleri birçok yerde kullanılmaktadır ve yakın gelecekte de ATM'ler ve havaalanları gibi güvenlik kamerasının bulunduğu yerde kişinin tanınması için bir ihtiyaç haline gelecektir. Güvenliğin öneminin artması yüz tanıma konusunda birçok yaklaşım ile yüzün tanınması işlemini ön plana çıkarmıştır. Bu çalışmada görüntülerden yüz resimlerinin elde edilebilmesi için bazı ön işlemlerden geçmesi sağlanmıştır. Ön işlem sonrasında elde edilen yüz görüntülerinin öznitelik vektörleri Ayrık Dalgacık Dönüşümü metodu ile elde edilmiştir. Bu öznitelik vektörlerinin sınıflandırılması için Yapay Sinir Ağları, K-Ortalamalar ve Bulanık C-Ortalamalar algoritmalarından faydalanılmıştır. Kişilerin tanınması işlemi sınıflandırma yapılarak gerçekleştirilmiştir.Böylece, tasarlanmış bu sistem sayesinde kimlik tespiti, kişinin tanınması gibi işlemler kolaylıkla gerçekleştirilebilir.

Özet (Çeviri)

Recently,face identification has been gaining importance due to advancements in technology. Face identification systems are widely used in our daily lives for security reasons and in near future, they will become a need for identification of people where security cameras are being used, such as ATM machines and airports.Such system can be used in applications for criminal investigations or finding missing people. The increasing importance of security issues have led the face recognition process to prominance with various approaches on face recognition. In this study, the images were pre-treated in order to obtain face pictures from them.Face images' future vectors that were obtained after pretreatment were made with Discrete Wavelet Transform method. Artifical Neural Networks, k-means and fuzzy c-means algorithms were utilized in order to classify these future vectors. The process for recognition of individuals is carried out by using classification of the feature vectors.The system designed here can be easily implemented for processes such as identification or recognition of individuals.

Benzer Tezler

  1. Dinamik sistemlerde zaman serileri analizi ile öğrenme tabanlı bilgi çıkarımı

    Learning based information extraction by time series analysis in dynamic systems

    SELAHATTİN BARIŞ ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLHAN AYDIN

  2. Hiperspektral görüntülerin eğiticisiz bölütlenmesi

    Unsupervised segmentation of hyperspectral images

    GÖKHAN BİLGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SARP ERTÜRK

    PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM

  3. Detection and measurement of multi-COVID-19 infection using CT scans

    Başlık çevirisi yok

    SAFAA ADNAN AHMED BAYATLY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK

  4. Hiperspektral görüntülerde spektral ve uzamsal enformasyonun ortaklaşa kullanımı ile sınıflandırılması ve bölütlenmesi

    Classification and segmentation of hyperspectral images with joint usage of spectral and spatial information

    UĞUR ERGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN

  5. Beyin MR görüntülerinin akıllı yöntemler ile sınıflandırılması, kümelenmesi ve bölütlenmesi

    Classification, clustering and segmentation of brain MR images by intelligent methods

    FARUK ALTUNTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ