Bir ve iki boyutlu temel bileşen analizi ile yüz tanıma
Face recognition with one and two dimensional principal component analysis
- Tez No: 444084
- Danışmanlar: PROF. DR. RAMAZAN TAŞALTIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Biyometrik sistemler, bireylerin fiziksel ve davranışsal özelliklerini tanıyarak kimlik saptamak için geliştirilmiş bilgisayar tabanlı sistemlerdir. Günümüzde biyometrik sistem ve uygulamalarda en çok tercih edilenleri yüz örüntülerini kullanan sistemlerdir. Yüz tanıma sistemleri güvenlik sistemleri, kredi kartı doğrulama ve kriminal kimlik tanımlama gibi pek çok uygulamada kullanılmaktadır. Bu tez kapsamında yüz tanımaya dair detaylı bilgiler verilmiştir. Yüz tanımada eskiden beri en çok kullanılan ve tercih edilen teknikler Temel Bileşenler Analizi tekniğidir. Klasik Temel Bileşenler Analizinin günden güne birçok farklı türü çıkmıştır. Bunlardan biri de 2 Boyutlu Temel Bileşenler Analizidir. Yapılan hesaplamaları azalttığı için üzerinde çalışılmıştır. Fakat yapılan çalışmalar çok azdır. Yüz tanıma sürecinde Temel Bileşenler Analizinin 1 ve 2 boyutta neler yaptığı adım adım gösterilmiştir. Ardından her iki yüz tanıma tekniği için de yazılım geliştirilmiştir. İki tekniğin sonuçlarını gösteren grafikler eklenmiş ve sonuçlar tartışılmıştır. 2 Boyutlu Temel Bileşenler Analizi kullanılmaya değer bir tekniktir. Performans sonuçları 1B TBA'da %90.25 iken 2B TBA'da %93.75'tedir.
Özet (Çeviri)
Biometric systems are computer-based systems improved for identification and verification by using physical and behavioural features of the individual. At the present time, one of the most preferable biometric systems and applications are the systems using face patterns. Face recognition systems are used at the most applications such as surveillance, credit card verification and law enforcement. In the context of this master thesis the information on face recognition are given in detail. At face recognition the most used technique is Principal Component Analysis from of old. Nowadays, Classical Principal Component Analysis have many different types. One of these types is 2 Dimensional Principal Component Analysis. Because of many advantages, it has been work on 2D PCA. But the studies on 2D PCA is not enough. On the process of face recognition what 1D PCA and 2D PCA do was shown step by step. Then, software was improved for both 1D PCA and 2D PCA. It was added graphics showing the results of the two techniques and the results were discussed. 2D PCA is worth being used in terms of face recognition techniques. While the performance result of 1D PCA is %90.25, the result of 2D PCA is %93.75.
Benzer Tezler
- Örüntü tanımada ortak vektör ve matris yaklaşımının kullanılması
Using the common vector and matrix approaches in pattern recognition
SEMİH ERGİN
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. BİLGİNER GÜLMEZOĞLU
- Face recognition using eigenfaces
Başlık çevirisi yok
İLKER ATALAY
Yüksek Lisans
İngilizce
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Gerçek zamanlı video görüntülerinden yüz bulma ve tanıma sistemi
Real-time face localization and recognition system by using video sequences
ERKAN SÜTÇÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ELİF KARSLIGİL
- BMI prediction from face images
Yüz görüntülerinden vücut kitle indeksi tahmini
GÜLPINAR BÖLÜKBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Face recognition with local Walsh transform
Yerel Walsh dönüşümü ile yüz tanıma
MERYEM UZUN PER
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN