Dalgacık dönüşümü tabanlı ve seyrek özniteliklere dayalı yüz tanıma
Face recognition based on wavelet transformation and sparse feature extraction
- Tez No: 470872
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT ÇAVUŞOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Haberleşme Bilim Dalı
- 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
- Güç kalitesi olaylarının makine öğrenme teknikleri ile sınıflandırılması
Classification of power quality events using machine learning methods
FERHAT UÇAR
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FİKRET ATA
PROF. DR. BEŞİR DANDIL
- 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
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- 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
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- 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
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEMA KAYHAN
- 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
2022
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU