Geri Dön

Dalgacık dönüşümü tabanlı ve seyrek özniteliklere dayalı yüz tanıma

Face recognition based on wavelet transformation and sparse feature extraction

  1. Tez No: 470872
  2. Yazar: DENİZ KATİPOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT ÇAVUŞOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Haberleşme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

Bu çalışmada, ışık ve ifade değişiklikleri ile insan yüzünün ön görüntüsünü tanıma problemini seyrek sinyal gösterimi (SRC) teorisi kullanılarak tartışılmıştır. l^1 – minimizasyonu ile aralıklı gösterim hesaplanmasına dayanılarak, yüz tanıma oranındaki başarı oranı gözlemlenmiştir. Bu çalışmada literatürdeki araştırmalardan farklı olarak, Dalgacık Filtre kullanmanın yüz tanıma başarısına etkisi incelenmiştir. Sonuçlar ayrı ayrı incelenerek karşılaştırılmıştır. Dalgacık Filtrenin yüz tanıma sistemindeki başarıya etkisi tablolar ve grafikler kullanılarak gösterilmiştir. SRC'ye ek olarak Dalgacık Filtre kullanmanın başarıyı arttırdığı görülmüştür. Çalışma MATLAB programı kullanılarak AR veritabanı ile gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, the problem of recognition of human faces from frontal views with varying expression and illumination by using sparse signal represantation has been studied. Based on a sparse representation computed by l^1 – minimization, face recognition success rate has been analyzed. In this study, in addition to what is already accomplished in research literature, the effect of Wavelet Filter usage on face recognition has been investigated. The results have been examined and compared separately. The success of the Wavelet Filter in the face recognition system is shown by using tables and graphs. Using Wavelet Filter in addition to SRC have increased the success rate. The study was carried out with the AR database using the MATLAB programming software.

Benzer Tezler

  1. Güç kalitesi olaylarının makine öğrenme teknikleri ile sınıflandırılması

    Classification of power quality events using machine learning methods

    FERHAT UÇAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FİKRET ATA

    PROF. DR. BEŞİR DANDIL

  2. Seyrek gösterilimler ile pankromatik ve çoklu spektral uydu görüntülerinin füzyonu

    Fusion of multispectral and pancromatic images with sparse representations

    FATİH ZAHİD GENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IŞIN ERER

  3. Hyperspectral image compression using sparse representations and wavelet transform based spectral decorrelation

    Seyrek gösterimler ve dalgacık dönüşümüne dayalı izgel ilintisizleştirme kullanarak hiperspektral görüntü sıkıştırma

    HAYDER JAWDHARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  4. A compressive sensing based on watermarking scheme for sparse image

    Seyrek imgelerin sıkıştırmalı örnekleme yöntemi ile damgalanması

    ALI A. H. KARAH BASH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGaziantep Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEMA KAYHAN

  5. Uzaktan algılama verileri kullanılarak kuraklık olaylarının alansal, zamansal ve frekans analizleri: Ege bölgesi örneği

    Spatio-temporal and frequency analysis of drought events via remote sensing data: Case study of Aegean region

    SEMRA KOCAASLAN KARAMZADEH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU