Facial age estimation
Yüz yaş tahmini
- Tez No: 453774
- Danışmanlar: Prof. Dr. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
Yüzdeki şekil ve doku değişiklikleri yıllar süren yaşlanmadan kaynaklanır. Genetik, yaşam tarzı, sağlık vb. gibi faktörler kişinin yaşlanma sürecini büyük ölçüde etkiler ve bu da yüz görüntüsünden insanların yaşını tahmin etmeyi son derece zor bir sorun haline getirir. Bu tezde, yeni doku bazlı yüz özniteliği çıkarım yöntemleri sunulmaktadır. Bu yöntemler, yerel faz kuantalama ve yerel gradyan piramit histogramdır. Geometri ve doku ile yüz görüntüsü bilgisi, yüz görüntüleri aracılığıyla öznenin yaşını belirlemede önemli ölçüde bilgi sağladığı için, bu bilgilerin özellik seviyesinde birleştirilmesini ve sistemin doğruluğunu belirlemek amacıyla KNN ve SVM kullanarak sınıflandırma (bir yaş tahmin algoritması) yapılmasını öneriyoruz. Karşılaştırmalı deneyler, en iyi sonucun geometrik ve yerel gradyan piramit histogramı (PHOG) özelliklerini birleştirerek alındığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Variations in shape and texture of a face is caused by aging across years. Factors such as genetics, lifestyle, health etc. greatly influence the aging process of a person which makes human age estimation from a facial image a very difficult problem. In this thesis, new texture based facial feature extraction methods are presented. These methods are the local phase quantization and the pyramid histogram of oriented gradients. Since the information of facial images by geometric and texture provides complementary information in determining the age of a subject via facial images, we propose fusing these information at feature level and performing classification (an age estimation algorithm) using the KNN and SVM to determine the accuracy of the system. Comparing our experiments with other methods shows that the best result is obtained by fusing geometric and pyramid histogram of oriented gradients (PHOG) features.
Benzer Tezler
- Enabling dynamics in face analysis
Başlık çevirisi yok
HAMDİ DİBEKLİOĞLU
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversiteit van AmsterdamPROF. DR. THEO GEVERS
PROF. DR. A. W. M. SMEULDERS
- Derin öğrenme metotları ile yüz görüntülerinden yaş tespiti
Age estimation from facial images using deep learning methods
EMRAH ALTUNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ KAYA
- Yapay zeka yaklaşımları kullanılarak insan yüzlerinin tespiti ile cinsiyet, yaş ve duygu durumlarının tahmini
Detection of human faces and prediction of gender, age and emotional states using artificial intelligence approaches
MEHMET EMİN KONUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL KILIÇ
- Derin öğrenme yöntemleri ile yüz görüntülerinden yaş kestirimi
Age estimation from facial images using deep neural networks
YUSUF ÇAĞRI DAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FÜSUN BALIK ŞANLI
- Dudak damak yarıklı hastalarda kanin dişlerinin pulpa hacminin ölçümü ile yaş tayini değerlendirilmesi: retrospektif bir çalışma
Evaluation of age estimation by pulp volume measurement of canine TEETH in patients with cleft lip and palate: A retrospective study
ELİF AKBAŞ AKÇA
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2023
Diş Hekimliğiİstanbul ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜLYA ÇAKIR KARABAŞ