Geri Dön

Face detection using structure aware bag of words method

Yapı duyarlı kelime çantası yöntemi kullanarak yüz tespiti

PDF İndir

  1. Tez No: 495128
  2. Yazar: MEHMET MADEN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TARKAN AYDIN
  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: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Bu çalışma verilen bir resmin yüz olup olmadığını belirlemesiyle ilgilidir. Yüz tanıma, güvenlik, ifade tanıma gibi bir çok bilgisayarla görü uygulamalarında yüz tanıma işlemi önemli bir ön adımdır. Bir resmin yüz olup olmadığı belirlemek insanlar için çok kolay olmasına rağmen, bilgisayarla yüz belirleme halen karışık bir problemdir. Bu tezde özellik çantası (BoW) iki farklı yaklaşımla kullanılmıştır. İlki en yakın komşu (knn, k-nearest neighbor) sınıflandırmasının kullanıldığı yalın özellik çantası yöntemidir. Diğeri yalın özellik çantasına temel matris eklenmesi yöntemidir. Algoritmaları analiz etmeden önce, yüz ve yüz olmayan görüntülerin özellik tanımlayıcıları ölçek bağımsız özellik dönüşümü (SIFT, Scale Invariant Feature Transfor) kullanılarak bulunmuştur. Yüz ve yüz olmayan görüntüler için özellik çantası oluşturulduktan sonra yalın özellik çantası yöntemi ile bulunan histogramlar karşılaştırılarak algoritmanın performansı ölçülmüştür. Bu yöntemde uzaysal bilgi olmadığı için temel matris yaklaşımı ile sonuçlar tekrar değerlendirilmiştir. Temel matris yöntemini uygulayabilmek için en fazla özelliği sahip resim referans yüz olarak seçilmiştir. Daha sonra, her bir resim referans yüz resmin farklı bir görüntüsü olarak değerlendirilmiştir. Eğer bunlar arasında temel matris bulunursa, ilgili resim yüz olduğu sonucuna varılmıştır. Yapılan deney sonuçlarına göre temel matris yaklaşımı eklenerek ortaya çıkan algoritma normal özellik çantasından yüz bulmada daha iyi performans göstermiştir.

Özet (Çeviri)

This thesis deals with the classification of a given image as a face or not. To detect face is a crucial preliminary task for many computer vision applications including face recognition, security systems, facial expression recognition and photography. Although deciding an image as a face or non-face is trivial for humans, it is still complex problem for computers. In this study, two variants of bag of visual words methods are used for face prediction. The first one is bag of feature with knn classification without any spatial information and the other is bag of feature with fundamental matrix. Before analyzing the algorithms, by using Scale Invariant Feature Transform (SIFT), feature descriptors for the face and non-face images are determined. After creating bag of features for face and non-face images in training sets, test part of images are used to evaluate the performance of the algorithm by using knn (the K-nearest neighbor) classification applied to feature histograms of images. Due to the absence of spatial information in bag of features technique, fundamental matrix approach is also added the algorithm for performance improvement. In order to apply fundamental matrix, the reference face image as having maximum facial features is selected. After that, each face in the database is evaluated as a second view of the reference face. If there is a fundamental matrix between the reference and test image, it can be said that the test image is a face. According to the results of this research, BoW with fundamental matrix approach is more successful than BoW without any structural information in the prediction of face images.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    682118

    Transfer learning based facial emotion recognition and action unit detection

    Transfer öğrenme tabanlı yüz ifadesinden duygu tanıma ve eylem birimi tespiti

    SÜLEYMAN ENGİN BAĞLAYİCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

  2. Tez No

    836643

    Comicverse: Expanding the frontiers of ai in comic books with holistic understanding

    Comicverse: Bütünsel anlayışla çizgi romanlarda yapay zekanın sınırlarını genişletmek

    GÜRKAN SOYKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DENİZ YURET

    PROF. DR. TEVFİK METİN SEZGİN

  3. Tez No

    659034

    Görüntü işlemede derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük uygulamaları

    Deep learning based super resolution applications in image processing

    AHENK VURAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  4. Tez No

    75486

    Sanatçıların yarattığı pencereler ve kapılar

    Başlık çevirisi yok

    ALİ BİRO

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMRA ÖGEL

  5. Tez No

    66699

    Yüksek sanayi bacalarının statik dinamik ve betonarme hesabının bilgisayar destekli tasarımı

    Başlık çevirisi yok

    VEDAT GÜRGEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Yapı Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKİ HASGÜR

Geri Dön