Face recognition system based on PCA-wavelet and support vector machines
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 465175
- Danışmanlar: PROF. DR. CELAL KORAŞLI, DR. LAITH REZOUKI FLIAH
- 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: Hasan Kalyoncu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Yüz tanıma, insan-bilgisayar arabirimi, izleme sistemleri ve kişisel tanımlama gibi çeşitli uygulamalarda önemli bir gereksinimi temsil edebilir. Bu tezde, yüz tanıma sistemini uygulamak ve test etmek için farklı yöntem türleri kullanılmıştır. Bu yöntemler ilk önce bir yüz tanıma sisteminde tanıtılır ve bu yöntemlerin kombinasyonu tanıma sistemini destekler ve diğer yöntemlere kıyasla daha iyi sonuç verir. Birinci bölümde önemli özellikleri elde etmek ve yüz imgesinin boyutlarını azaltmak için PCA ve Wavelet özellik çıkarımı yöntemlerinin bir kombinasyonu kullanılır. İkinci bölümde, imge özelliklerini sınıflandırmak için SVM sınıflandırıcısı kullanılır ve K-en yakın mahalle uygulanarak tanımlanır. Üçüncü bölümde SVM sınıflandırıcı sonuçlarını yapay sinir ağı sınıflandırıcısı ile karşılaştırmak için SVM'nin sınıflandırma performansını göstermek için farklı çekirdek türleri altındaki Sınıflandırma performansı incelenmiştir. Sonunda, sistemin çeşitli koşullardaki performansları test edilir. Daha kapsamlı bir karşılaştırma için, sistemin performansını test etmek için iki yüz görsel veritabanı kullanılır. Deney sonuçları, sistemin etkinliği ve güvenilirliği üzerinde kanıtlanmış ve SVM sınıflandırıcısını, polinom çekirdeği işleviyle birlikte, ileriye yayılma Yaylanma yayılımı sinir ağı sınıflandırıcıya kıyasla% 5 oranında sonuç geliştirme ile karşılaştırmıştır.
Özet (Çeviri)
Face recognition can represent a key requirement in various types of applications such as human-computer interface, monitoring systems as well as personals identification etc. In this thesis, different types of methods were used for implementing and testing face recognition system. These methods are first way introduced in one face recognition system and the combination of these methods together support the recognition system and give better results compared to other methods. In the first part, a combination of PCA and Wavelet Feature Extraction methods are used to obtain the important features and reduce the dimensions of the face image. In the second part, SVM classifier is used to classify the features of image and K-Nearest Neighborhood is applied to identify it. In the third part, Classification performance under different kernel types is examined to demonstrate the classification performance of SVM, in addition, to compare the SVM classifier result with artificial neural network classifier. Finally, the performances of the system under various conditions are tested. For a more comprehensive comparison, two face image databases are used to test the performance of the system. The experimental results proved the efficiency and reliability of the system and the results enhancement of 5% by using the SVM classifier with polynomial Kernel Function compared to use feed forward Backpropagation neural network classifier.
Benzer Tezler
- Ölçek ve pozdan bağımsız yüz tanıma
Scale and pose invariant face recognition
ALİ YAMUÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH BAL
- Gerçek zamanlı sayısal görüntü işleme ve örüntü tanıma tekniklerinin araştırılması ve uygulanması
Investigation and implementation of real-time digital image processing and pattern recognition techniques
GHULAM SAKHİ SHOKOUH
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. REFİK SAMET
- Comparative study of human face identification methods
İnsan yüzü tanımlama algoritmalarının karşılaştırılması
BETÜL KARAÖMEROĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DR. REZA HASSANPOUR
- Emotion recognition in children: Single and multimodal approaches with facial and physiological data
Çocuklarda duygu tanima: Yüz ve fizyolojik verilerle tekli ve çoklu modalite yaklaşimlari
ŞEYMA TAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- Sınıf tabanlı iki boyutlu temel bileşenler analizi ile yüz tanıma sistemi
Face recognition system with class-wise two dimensional principal component analysis
CEREN GÜZEL TURHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE