Geri Dön

Comparison of face recognition methods

Yüz tanıma yöntemlerinin karşılaştırılması

PDF İndir

  1. Tez No: 490276
  2. Yazar: SALEM KHALIFA.MOHAMED ALAISAWI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÖKHAN ŞENGÜL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Atılım Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Yüz tanıma alanınında üstün sonuçlara ulaşmayı sağlayan en kesin doğruluğu elde etmek için birçok çalışma ve araştırma yürütülmüştür. Bununla birlikte, bu çalışmalar performans ve kesinlik açısından birbirlerinden farklı sonuçlara ulaşmış ve bu durum da bu araştırmaların yüz tanıma algoritmalarını karşılaştırmayı ve hangisinin en iyi sonuç verdiğini göstermeyi elzem hale getirmiştir. Bu çalışma, Temel Bileşenler Analizi-“Principle Component Analysis (PCA)”, Güçlendirilmiş Dayanıklı Özellikler-“Speeded up Robust Features (SURF)”ve Gri Düzey Eşdizimlilik Matrisi-“Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM)”adlı üç yüz tanıma yöntemini karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Bu karşılaştırma dört görüntü veritabanı ORL, YALE, FEI, ve FERET üzerinde test edilmiştir. PCA, ORL, YALE, FEI, ve FERET veritabanlarında test edildiğinde diğer iki yöntem SURF ve GLCM'den daha üstün sonuçlar verdiğini göstermiştir. GLCM'nin sonuçları ise daha az kesindir ve diğerleriyle karşılaştırıldığında düşük performans göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Many studies and researches were conducted in the field of face recognition in order to get the best accuracy to attain and provide superior results. However, these studies achieved disparate results in terms of performance and accuracy, thus making it necessary to conduct studies that compare face recognition algorithms and emerge with results that demonstrate which of these algorithms give the best results. This study aims to compare three face recognition method, namely Principle Component Analysis (PCA), Speeded Up Robust Features (SURF), and Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM). This comparison was tested on four images databases ORL, YALE, FEI, and FERET. The experimental results of this study showed that PCA outperformed the other two methods SURF and GLCM when tested on ORL, YALE, FEI, and FERET databases. The results of GLCM were less accurate and showed low performance as compared to the rest.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    153366

    A comparison of subspace based face recgnition methods

    Alt-uzay tabanlı yüz tanıma yöntemlerinin karşılaştırılması

    ÖZKAN GÖNDER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR HALICI

  2. Tez No

    232325

    Yüz tanıma problemine karma yöntemlerin uygulanması

    Application of hybrid techniques to face recognition problem

    ERGÜN GÜMÜŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERTBAŞ

  3. Tez No

    494036

    Yüz tanıma uygulamalarında özyüzler ve yapay sinir ağlarının karşılaştırılması

    Comparison of eigenfaces and artificial neural networks in face recognition applications

    HAKAN KEKÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolCumhuriyet Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜDAVERDİ BİRCAN

  4. Tez No

    699212

    Intelligent face recognition systems

    Akıllı yüz tanıma sıstemlerı

    ÖMER ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NECİP GÖKHAN KASAPOĞLU

  5. Tez No

    555040

    Görüntü işlemede yüz tanıma temel bileşenler analizi ve doğrusal diskriminant analizi yöntemlerinin android mobil uygulamada karşılaştırılması

    Comparison of face recognition principal component analysis and linear discriminant analysis methods in image processing in android mobile application

    CEM TANRIKUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EGE KİPMAN

Geri Dön