Büyük yüz veritabanlarında hızlı arama sistemi
Fast search system for large face databases
- Tez No: 431093
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Günümüzde görüntü işleme ve örüntü tanıma geniş bir alana yayılarak yüz tanıma algoritmalarının başarı oranları yükselmektedir. Diğer yandan bu algoritmaların kullanıldığı veritabanı boyutları da sürekli artış göstermektedir. Bu artış ile birlikte büyük veri tabanlarında arama işlemleri de çok önemli bir hale gelmiştir. Büyük yüz veri tabanlarında doğru sonuçların hızlı elde edilmesi üzerine farklı yöntemlerle çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada büyük veri tabanlarında daha hızlı arama yapabilmek için geometrik özelliklerin çıkarılması yaklaşımı kullanılmıştır. Tezde yüz tanımadan önceki adım olan görüntüdeki yüzü bulma işleminden de bahsedilmiştir. Bulunan görüntü çerçevesinde yüz hizalanmıştır ve her bir yüz için 68 adet özel nokta tespit edilmiştir. Ayrıca geometrik yüz tanıma sistemi için kullanılacak yüz noktaları ve bunların arasındaki mesafeler detaylandırılmıştır. Daha anlamlı sonuçlar elde etmek amacı ile her bir yüz görüntüsü için standart 20 farklı nokta seçilmiştir. Bu noktalardan belirli ölçümler sonucu elde edilen 15 farklı öznitelik oluşturulmuştur. Sistemin eğitiminde bu noktalardan oluşturulan öznitelik vektörü veritabanına sırası ile kaydedilmiştir. Arama işlemi yapılırken ise aynı şekilde aranacak yüz görüntüsünün geometrik mesafe özellikleri çıkarılarak veritabanından karşılaştırma yapılmıştır. Çalışmamızda 32 farklı veritabanı birleştirilerek 131.483 görüntü içeren büyük bir veritabanı oluşturulmuştur. Birleştirilmiş bu veritabanında bir kısım görüntüler eğitim ve diğerleri test olacak şekilde ayrılarak 10-kat çapraz doğrulama ile testler yapılmıştır. Benzer görüntünün ilk sırada çıkma doğruluk oranları veri tabanları yapısına göre %55,2 ile %70,5 arasında değişim göstermekte, benzer şekilde doğru sonucun ilk 5 sıradan birinde çıkma oranları ise %71,3 ile %86,1 arasında olacak şekilde hesaplanmıştır. Arama yapılırken uzaklık hesaplama ve sayısal veriler üzerinden indeksleme yapıldığından daha hızlı sonuçlar elde edilmiştir. Sistemin arama performansı 0,023 sn. ile 0,809 sn. arasında farklılık göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Nowadays, image processing and pattern recognition spread over a wide area. Therefore, the success of face recognition algorithms rate rises. On the other hand, dimensions of the databases which use these algorithms are continuously increasing. Search operations in big databases have become very important by this increment. Several studies have been done with different methods to get true results quickly in big face databases. In this study, extraction of the geometrical characteristics approach has been used to make quick search in big databases. In the thesis, finding the face in the image which is the step before the face recognition has also been mentioned. The face has been aligned in the framework of image and 68 pieces of specific point has been identified for each face. Additionally, face points and the distance between them for geometrical face detection system has been detailed. To obtain more significant results, standard 20 different points have been selected for each face image. 15 different attributes which are obtained by certain measurements from these points have been created. In the training of the system, attribute vector which is created from these points is saved to the database respectively. In the same way, while search operation is being done, comparison has been made from the database by extracting geometrical distance features of the image that will be searched. In our study, a big database which includes 131.483 images has been created by combining 32 different databases. In this combined database, tests have been made with 10 fold cross validation by dividing a part of its images as training and others as tests. According to the structures of the databases, accuracy rate of first come of similar images changes between 55,2 and 70,5 percent. Similarly, occurrence rates of accurate result in first five terms of the sequence have been calculated to be between 71,3 and 86,1 percent. Faster results have been obtained as indexing has been made over distance calculation and numerical data during the search. The search performance of the system varies between 0,023 and 0,809 seconds.
Benzer Tezler
- Fast face detection and recognition on graphics processing units
Grafik işlemciler üzerinde hızlı yüz saptama ve tanıma
SALİH CİHAN TEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models
Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma
NEŞE GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Siber güvenlikte biyometrik sistemler ve yüz tanıma
Biometric systems in cyber security and face recognation
SÜLEYMAN FİLİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- Analysis of sea ice concentration around Horseshoe Island in Marguerite Bay with satellite imagery
Marguerite Körfezi'nde Horseshoe Adası çevresinin deniz buzu kontrasyonu'nun uydu görüntüleri ile analizi
SİNAN YİRMİBEŞOĞLU
Doktora
İngilizce
2024
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURCU ÖZSOY
- Fuzzy cognitive maps for emotion modeling
Bulanık bilişsel haritalar yardımıyla insan duygularının modellenmesi
HASAN MURAT AKINCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL