PNN ve SVM kullanarak DWT tabanlı yüz tanıma
DWT based face recognition using PNN and SVM
- Tez No: 354304
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SERAP KAZAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yüz tanıma, Ayrık Dalgacık Dönüşümü, Face recognition, Discrete Wavelet Transform, Probabilistic Neural Network
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Early diagnosis of alzheimer's disease and classification using electrophysiological signals
Alzheimar hastalığının erken teşhisi ve elektrofizyolojik sinyaller kullanılarak sınıflandırılması
MEHMET ÇOKYILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NAHİT EMANET
- Makine öğrenme yöntemleriyle işitme engelli milli judo sporcularının performans verilerini tahmin etme
Estimating performance data of national hearing impaired judo athletes with machine learning methods
RAHİME ÖZGÖNÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKilis 7 Aralık ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA MİKAİL ÖZÇİLOĞLU
- Finansal bilgi manipülasyonunun denetimli makina öğrenmesi yöntemleri kullanılarak tahmin edilmesi: Destek vektör makinesi, olasılıksal sinir ağı, k-en yakın komşu ve karar ağacı kullanımı
Detecting financial information manipulation by using supervised machine learning technics: Support vector machine, probabilistic neural network, k-nearest neighbor, decision tree
OSMAN MUSA AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
MaliyeTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN AKTAŞ
- Fizyolojik parametreler kullanılarak (SpO2, nabız, kan basıncı, PI, PVI) sigara bağımlılık seviyesinin makine öğrenme algoritmalarıyla sınıflandırılması
Classification of smoking addiction level with machine learning algorithms using physiological parameters (SpO2, pulse, blood pressure, PI, PVI)
İREM NUR İŞCANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Halk SağlığıSelçuk ÜniversitesiBiyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMET SERDAR BAŞÇIL
- Beyinde üretilen yöne bağlı EEG sinyallerinin öznitelik çıkarımı yardımıyla sınıflandırılması
Classification of EEG signals occured in the brain under the imagination of the directions with the help of feature extraction
MUHAMMET SERDAR BAŞÇIL
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET YAHYA TEŞNELİ