Geri Dön

Predicting age and gender of people by using image processing techniques

Görüntü işleme teknikleri ile insanların yaş ve cinsiyetlerinin tahmini

PDF İndir

  1. Tez No: 420355
  2. Yazar: TARIQ ALHADI MOHAMAD KHALIFA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN ŞENGÜL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Atılım Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

Yüz görüntülerinden görüntüdeki kişinin cinsiyetini ve yaşını tahmin etme, henüz tam olarak çözülememiş aktif bir araştırma problemidir. Bu problemin çözümü için birçok araştırmacı tarafından farklı yöntemler önerilmiş olmakla birlikte beklenen gereksinimlerle elde edilen performans arasında farklılıklar bulunmaktadır. Bahsedilen bu probleme yönelik olarak bu tez çalışmasında istatistiksel örüntü tanıma tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde özellik çıkarıcı olarak HOG (Histogram of Oriented Gradient) ve LBP (Local Binary Pattern) yaklaşımları kullanılmıştır. Ayrıca daha iyi sonuçlar elde etmek üzere bu iki özellik çıkarıcının sonuçları birleştirilerek de kullanılmıştır. Sınıflandırıcı olarak ise SVM (Support Vector Machines) ve KNN (K-Nearest Neighbour) yaklaşımları izlenmiştir. Performans ölçümleri için ise Birini Dışarıda Bırakma ve Hata Matrisleri kullanılmıştır. Ön işleme olarak; tüm görüntü boyutlarını aynı yapmak ve hesaplama zamanını azaltmak üzere boyut indirgeme ve görüntülerdeki aydınlık farklılıklarını ortadan kaldırmak üzere histogram eşitleme işlemleri gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntem FERET, UTD ve FG-NET veritabanlarından elde edilen görüntüler üzerinde test edilmiştir. Sonuç olarak HOG ve LBP özellikleri birarada kullanıldığından cinsiyet tahmininde 100%, yaş aralığı tahmininde ise 99.87% başarı elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Predicting the gender and age of people from their facial images is still on-going and active research issue. Many methods have been proposed by researchers to solve this problem but still there is a deficiency between the requirements and veritable performances. In this thesis, a statistical pattern recognition approach is proposed to solve this problem. In the proposed solution, two feature extraction algorithms, Histogram of Oriented Gradient (HOG), and Local Binary Pattern (LBP) are used as the feature extractors. In order to attain efficient approaches of gender and age prediction, we combined both HOG and LBP features. In extensive and intensified experiments, Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbour (KNN) are used for the classification process in addition to using Leave-One-Out (LOO) and Confusion Matrix (CM) techniques to evaluate the performance of these classifiers. In the pre-processing stage, dimensions alignment, which unifies all images' size; and Histogram Equalization (HE) technique, which normalizes the effects of illumination; have been applied on the images. The proposed method has been evaluated on three separate gender and age facial image databases, FERET, UTD, and FG-NET. The proposed method system shows that combining HOG and LBP features improved the gender predicting rate up to 100% and age predicting to 99.87%.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    798119

    Kulak görüntülerinden soft biyometrik özelliklerin makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırılması

    Classification of soft biometric features from ear images by machine learning methods

    MERTKAN SİNOPLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBartın Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EYÜP BURAK CEYHAN

  2. Tez No

    744982

    Ürün tasarımında biyofilik boyutlar ve kullanıcıtercihleri ile ilişkisi

    Biophilic dimensions in product design and theirrelationship with user preferences

    MİRAY BOĞA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLNAME TURAN

  3. Tez No

    795764

    Çekingen kişilik bozukluğu özellikleri ile benlik algısı, öz saygı, bağlanma stilleri ve sosyal sorun çözme becerisi arasındaki ilişkinin örtük ve açık ölçüm yöntemleriyle incelenmesi

    Investigation of the relationship between avoidant personality disorder traits and self-image, self-esteem, attachment styles and social problem solving skills using implicit and explicit measurement methods

    ELİF ERGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    PsikolojiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Klinik Psikoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZDEN YALÇINKAYA ALKAR

  4. Tez No

    562687

    BMI prediction from face images

    Yüz görüntülerinden vücut kitle indeksi tahmini

    GÜLPINAR BÖLÜKBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  5. Tez No

    620042

    Üniversite öğrencilerinin evliliğe ilişkin tutumlarında toplumsal cinsiyetin ve romantik ilişkilerde akılcı olmayan inançların rolü

    The role of gender and non-rational beliefs in romantic relationships in university students' attitudes towards marriage

    GÖZDE ARIKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEYNEP KARATAŞ

Geri Dön