Yüz görüntülerinden cinsiyet tahmini
Yüz görüntülerinden cinsiyet tahmini
- Tez No: 386176
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BURHAN ERGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoistatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Cinsiyet tanıma, Ayrık Dalgacık Dönüşümü, Gri Seviye Eş Oluşum Matrisleri, Destek Vektör Makineleri, Gender Recognition, Discrete Wavelet Transform, Gray Level Co-Occurrence Matrix, Support Vector Machines
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
İnsanların yüz biyometrileri üzerine yapılan çalışmalar, özellikle kamuya açık alanlarda uygulanmak istenen biyometrik sistemlerin uygulama alanlarının yaygınlaşması açısından önemlidir. İnsan yüzüne bakarak cinsiyeti doğru tahmin edebilme işini insanlar yüksek bir başarımla yapabilmektedir. Fakat, bunun bilgisayarlara yaptırılabilmesi, gerçek zamanlı ve geniş ölçekli uygulamalar açısından çok önemlidir. Bu çalışmada, yüz görüntülerinden cinsiyet tanıması üzerine çalışılmıştır. Çalışmada materyal olarak insanların karcı cepheden alınmış yüz görüntüleri kullanılmıştır. Bu yüz görüntülerinden öznitelik çıkartmak amacı ile Gri Seviye Eş Oluşum Matrisi ve ayrık dalgacık dönüşümü kullanılmıştır. Dalgacık dönüşümü çalışmalarında cinsiyet belirlemesine yönelik öznitelik çıkarmak için 103 farklı dalgacık filtresinin başarım oranları belirlenmeye çalışılmıştır. Çıkarılan özniteliklerin sınıflandırılması için ise Destek Vektör Makineleri kullanılmıştır. Farklı öznitelik kombinasyonlarına göre kullanılan veri tabanı üzerinde %90'lara varan bir doğru sınıflandırma oranına erişilmiştir.
Özet (Çeviri)
Studies on facial biometrics is vital as they are the driving force behind the development of applications in public spaces. By the help of these studies, researchers have been able to make gender recognition with higher accuracy rates. However, to perform these tasks with computers, real time and large scale applications are needed. This study aims at which wavelet filters are more useful for extracting meaningful facial features by using frontal face images.In this study, an application using 103 wavelet filters with the help of frontal face images to perform better gender classification is developed. The accuracy rate of wavelet filters is tested using discrete wavelet transform and gray level co-occurrence matrix that produces 103 feature sets. As classifier, support vector machines are used.
Benzer Tezler
- Cognitive and computational aspects of gender estimation from faces
Bilişsel ve sayısal yönleriyle yüzlerden cinsiyet belirleme
M. KORAY BALCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN ATALAY
- Age and gender prediction from 3d-body and face images
3 boyutlu vücut ve yüz görüntülerinden yaş ve cinsiyet tahmini
SEDA ÇAMALAN
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. GÖKHAN ŞENGÜL
- Predicting age and gender of people by using image processing techniques
Görüntü işleme teknikleri ile insanların yaş ve cinsiyetlerinin tahmini
TARIQ ALHADI MOHAMAD KHALIFA
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN ŞENGÜL
- Evrişimsel sinir ağları kullanarak parmak ucu görüntülerinden cinsiyet tahminlemesi
Gender prediction from fingertip images using convolutional neural networks
KEREM SIRMA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ
- Güncel makine öğrenmesi teknikleri ile iris görüntülerinden cinsiyet analizi
Gender analiysis on iris images using novel machine learning techniques
TUĞBA AÇIL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİskenderun Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAKUP KUTLU