Yüz bulma ve tanıma sistemleri kullanarak kimlik tespitinin yapılması
Id identification by using face detection and recognition systems
- Tez No: 379793
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. SELMAN KULAÇ
- 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: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Son yıllarda yüz tanıma alanında önemli başarılar elde edilmiştir. Yüz tanıma, bankacılıkta kimlik onaylamada, kontrollü alanlara girişte, başta havaalanlarında olmak üzere güvenliğin üst düzey olduğu yerlerde, makineleri kontrol etmede ve kişilerin takibinde kullanılan özel bir örüntü tanımadır. Bu tez çalışmasında bir yüz tanıma sistemi tasarlanmış, PCA (Temel Bileşen Analizi), LDA (Doğrusal Ayraç Analizi) ve LBP (Yerel İkili Örüntü) yüz tanıma yöntemleri kullanılarak Yale ve ORL veritabanları üzerinde test edilmiştir. Yüzün tespit edilmesinde Adaboost algoritması kullanılmıştır. Yale veritabanı, sağdan aydınlanmış, merkezden aydınlanmış, soldan aydınlanmış, gözlüksüz, gözlüklü, normal, göz kırpmış, uykulu, şaşkın, mutlu, üzgün yüz görüntüleri içermektedir. Yüz tanıma ön işleme adımlarında HE (Histogram Eşitleme), HE+Medyan Filtresi, HE+Gaussian Filtesi, HE+Laplace Filtresi kullanılmıştır. Görüntünün poz ve aydınlatma durumuna göre sistemin en uygun yöntemi seçmesi sağlanmıştır. Bu şekilde yüz tanıma oranında %6' ya kadar olan başarım artışları elde edilmiştir. Uygulama Microsoft Visual Studio 2010 C#.Net programı kullanılarak geliştirilmiştir. Görüntü işleme algoritmaları için EMGU CV kütüphanesi, veritabanı işlemleri için SQL Server 2008 Express kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
In recent years, significant achievements have been achieved in the field of face recognition. Face recognition are special pattern recognition which are used in banking for identity approving and the entrance of controlled areas, the places where the security control impending to airports, to control machines,to follow-up of persons. In this study, A face recognition system is designed, implemented and tested on the Yale and ORL face databases have been performed by using PCA (Principal Component Analysis), LDA (Linear Discriminant Analysis), LBP (Local Binary Patterns) face recognition methods. Yale database consist of right-light, center-light, left-right, no glasses, glasses, normal, wink, sleepy, surprised, happy, sad images. In the face recognition pre-processing steps, HE (Histogram Equalization), HE+ Median Filter, HE+Gaussian filter, He+Laplace Filter was used. It is provided to select the appropriate method from the system depending on state of image. Thus the face recognition performance increases of up to 6% was gained. Application was developed by using Microsoft Visual Studio 2010 C #. EMGU CV library for image processing algorithms and SQL Server 2008 Express for database processing were used
Benzer Tezler
- Dijital fotogrametri teknikleri ile kişi tanıma
Personal identification with digital photogrammetrical tecniques
ABDULLAH VARLIK
Doktora
Türkçe
2008
Jeodezi ve FotogrametriSelçuk ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZŞEN ÇORUMLUOĞLU
- Image quality assesment and enhancement for robust face recognition
Yüz tanıma için imgelerin kalite ölçümü ve iyileştirilmesi
ONUR SERTKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- An improved transfer learning based siamese network for face recognation
Yüz tanıma için geliştirilmiş aktarım öğrenme tabanlı sıamese ağı
DALHM GHALIB HALBOOS AL-SHAMMARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
البروفيسور. دكتور. DEVRİM AKGÜN
- Aydınlanma bağımsız yüz tanıma için normalleştirme tekniklerinin karşılaştırılması
Comparison of normalization techniques for lightning independent face recognition
CEMAL AKTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURHAN ERGEN
- Utilization of 3D data in face recognition
Başlık çevirisi yok
NESLİ ERDOĞMUŞ
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolInstitut Mines-TélécomPROF. DR. JEAN-LUC DUGELAY