Çok düşük çözünürlüklü yüz imgelerinde derin öğrenme uygulamaları
Deep learning applications for very low resolution face images
- Tez No: 365494
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. OKAN TOPÇU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Deniz Harp Okulu Komutanlığı
- Enstitü: Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Yüksek çözünürlüklü imgelerden kimlik tespiti uygulamaları oldukça yaygın ve başarılı uygulamaların geliştirildiği bir alandır. Düşük çözünürlüklü yüz imgelerinden kimlik tespiti probleminde aynı başarı sağlanamamıştır. Bu tezde düşük çözünürlüklü yüz imgelerinden kimlik tespitinin ve düşük çözünürlüklü imgelerin görüntü iyileştirmesinin derin öğrenme uygulamaları ile yapılması incelenmiştir. İnceleme iki ana başlık altında gerçekleştirilmiştir. İlk olarak çok düşük çözünürlüklü yüz imgeleri Yığıt Otomatik Kodlayıcılar ve Derin İnanç Ağlarında işleme sokularak saklı özellikler elde edilmekte ve Destek Vektör Makineleriyle sınıflandırma yapılmaktadır. Özellikle Yığıt Otomatik Kodlayıcılardan çıkarılan özniteliklerin yüz tanımada başarılı oldukları görülmüştür. İkinci aşamada yüz imgeleri iyileştirme amacıyla Yığıt Otomatik Kodlayıcılarla eğitilen imge yamalarının birleştirilmesine dayalı çözünürlük yükseltme algoritması önerilmektedir. Daha sonra çözünürlüğü yükseltilen yüz imgelerinin Gürbüz Boltzmann Makineleri ile veritabanındaki yüz imgeleriyle eşleştirilmesi gerçekleştirilmektedir.
Özet (Çeviri)
The applications of face recognition in high resolution images are widespread and many successful examples exist. However, the recognition results in very low resolution images have not reach that performance. In this thesis, recognition and enhancement of face images having very low resolution are tried to be solved using deep learning applications. In the first part, deep architectures, namely Stacked Autoencoders and Deep Belief Networks have employed for extracting the hidden features from very low resolution images. Support Vector Machines are the used to classify those hidden features. In the experiments, it has been observed that Stacked Autoencoders are more succesful than Deep Belief Network for getting distinctive features for face recognition. In the second part, we propose a learning based resolution enhancement algorithm using Stacked Autoencoders. The algorithm enhances the patches in low resolutional image by matching its high resolution versions in a hidden feature space. The enchanced images are then procossed by Robust Boltzmann Machines to match with the face images in the database.
Benzer Tezler
- Unconstrained face recognition under mismatched conditions
Eşleşmeyen koşullar altında yüz tanıma
OMID ABDOLLAHI AGHDAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Efficient techniques for the single-frame super-resolution reconstruction of intensity images
Tek imgeden süper-çözünürlüklü geri-çatma amacıyla geliştirilmiş etkin yöntemler
AYDIN AKYOL
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Face track retrieval and recognition across age
Yaşlar arası yüz iz çıkarımı ve tanıması
ESAM GHALEB
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Yüzdeki nirengi noktalarının koşullu regresyon ormanları ile saptanması
Facial feature detection using conditional regression forests
GENCER VURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Güvenlik kameralarındaki yüz görüntülerinin süper çözünürlüklenetleştirilmesi
Face enhancement in surveillance systems using super-resolutiontechniques
ALİ HÜSAMEDDİN ATEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ESKİ