Yüz resimlerinden yaş bilgisinin tespit edilmesi
Age estimation from human face images
- Tez No: 313013
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YUSUF SİNAN AKGÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Bir insana ait yaşlanma süreci, genetik, sağlık, yaşam stili ve hatta hava koşulları gibi pek çok faktör tarafından etkilenmektedir. Bu nedenle yüz resimlerinden insanın yaşının tahmin edilmesi sadece günümüz bilgisayarla görme sistemleri için değil bazı durumlarda insanlar için bile zor bir problemdir. Genel bir yaş sınıflandırıcı oluşturmak için insan yüzünün şekilsel ve dokusal bilgileri birlikte kullanılmalıdır.Bu tez çalışmasında önerilen yaş tespit sisteminde, yaşlanmanın meydana getirdiği değişimleri tanımlamak amacıyla insan yüzünün geometrik ve dokusal öznitelikleri birlikte kullanılmaktadır. Sistem temel olarak iki aşamadan oluşmaktadır: eğitim aşaması ve test aşaması. Eğitim aşamasında, eğitim setindeki yüz resimlerine düzgün dağılım göstermeyen iç içe geçmiş yaş grup değerleri atanmıştır. Sonrasında eğitim setinde, ön işlemden geçirilmiş yüz resimlerine bazı yüzsel öznitelik çıkarım yöntemleri uygulanmıştır. Sonuç olarak, elde edilen öznitelik vektörlerinin kullanılması ile yaş sınıflandırıcılar modellenmektedir. Test aşamasında, test edilen yüz resminin her bir gruba ait olma olasılığının tayin edilmesi için yaş sınıflandırıcılar kullanılmaktadır. Sınıflandırıcı olasılık değerlerinin interpolasyonu en son tahmini yaş değerini üretir.Çalışmada farklı öznitelik değerleri farklı sınıflandırma algoritmaları ile birlikte kullanılarak test edilmiştir. Çeşitli test senaryoları için yapılan karşılaştırmalı sonuçlar göstermektedir ki, yaş tahmininin en düşük Ortalama Tam Hata değeri, Yerel Gabor İkili Örüntü Operatörü ve Geometrik öznitelik değerlerinin birlikte kullanılması ile elde edilmektedir.
Özet (Çeviri)
Aging progress of a person is influenced by many factors such as genetics, health, lifestyle, and even weather conditions. Therefore human age estimation from face image is a challenging problem not only for the existing computer vision systems but also for humans in some circumstances. For creating a general aging model, facial shape and texture information of human face should be used together.The proposed age estimation system in this thesis, combines the geometric and textural features of the human face to represent the variants that aging causes. System mainly consists of two phases: tarining phase and testing phase. In the training phase, face images in the training set are assigned to non-uniformly formed overlapping age group labels. Then several facial feature extraction methods are applied to the preprocessed face images in the training set. Finally, age classifiers are modeled by using the extracted feature vectors. In the testing phase, age classifiers are used to assign probabilities of the tested face image belonging to each group. The interpolation of the classifier probabilities produces the final estimated age.In the study different facial features were tested by using them with different classifier algorithms. Comparative results of different testing senarios show that, the lowest Mean Absolute Error of age estimation is obtained using the fusion of Local Gabor Binary Pattern operator and Geometric features.
Benzer Tezler
- Yüz resimlerinden çoklu makine öğrenmesi yaklaşımları ile yaş ve cinsiyet bilgisinin tespit edilmesi
Estimating of age and gender information from face images with multiple machine learning methods
UĞUR TURHAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET AKBAŞ
- Age and gender classification from ear images
Kulak imgelerinden yaş ve cinsiyet sınıflandırma
DOĞUCAN YAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Erzincan ilinde Demodex folliculorum ve Demodex brevis (Acari:Demodicidae) yaygınlığı
The incidence of Demodex folliculorum and Demodex brevis (Acari: Demodicidae) in Erzincan province
ENGİN TİLKİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
ParazitolojiErzincan ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALİH DOĞAN
YRD. DOÇ. DR. ERHAN ZEYTUN
- Erişkin DEHB'de yüz ve emosyon tanımanın normal kontrollere göre farklarının incelenmesi
The research of the differences of face and facial emotion recognition in adult attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) compared to normal controls
ZEYNEP BARAN TATAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
Psikiyatriİstanbul ÜniversitesiPsikiyatri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN YARGIÇ
- Yeme bozukluklarında yüzde emosyon tanımanın değerlendirilmesi
The evaluation of emotion recognition in eating disorders
NALAN ÖZTÜRK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
Psikiyatriİstanbul ÜniversitesiPsikiyatri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAŞAK YÜCEL