Simetrik eğitim örneklerinden yerel ikili örüntü ve 2 boyutlu ayrık dalgacık dönüşümü ile yüz tanıma
Face recognition from symmetric training samples by local binary pattern and 2D-discrete wavelet transform
- Tez No: 502138
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. JAVAD RAHEBI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yüz tanıma, yüz simetrisi, eğitim örneği boyutu, yerel ikili örüntü, iki boyutlu ayrık dalgacık dönüşümü, öklid uzaklığı, Face recognition, symmetry of face, number of training samples, local binary pattern, 2D- discrete wavelet transform, euclidean distance
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Türk Hava Kurumu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Yüz tanıma uygulamalarında eğitim örneği sayısının fazla olması ışık, yüz ifadeleri ve pozda daha fazla varyasyonun ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Bu durum ise yüz tanımada doğru sınıflandırmanın iyi şekilde yapılmasına olanak sağlamaktadır. Ancak gerçek hayatda ulaşılan eğitim örneğin sayısı sınırlıdır. Bundan dolayı yüz tanımada doğruluk oranını arttırmak zordur. Yüzün simetrisi, bu durumda yüz tanıma için önemli olmaktadır. Bu çalışmada yüzün simetrisinden yararlanılarak yeni simetrik eğitim örnekleri oluşturulmuştur. Daha sonra orijinal eğitim örnekleri ve yeni oluşturulan eğitim örnekleri sırası ile 2 boyutlu ayrık dalgacık dönüşümü ve yerel ikili örüntü yöntemleri ile test edilmiştir. Eğitim örneği sayısına karşı yüz tanıma doğruluk oranları bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
In face recognition studies, a large number of samples of training cause more variation in light, facial expressions and poses. This allows the correct classification of faces to be done well. However, number of samples of training reached in real life is limited. Therefore, increase of proportion accuracy in face recognition is difficult. In this case, symmetry of face is important for face recognition. In this study new symmetrical training samples were created by using the symmetry of the face. Then, original training samples and generated training samples were tested with 2-D discrete wavelet transform and local binary pattern methods respectively. Facial recognition accuracy rates against the number of training samples were found.
Benzer Tezler
- A novel and efficient method for face recognition using original and symmetrical samples
Orijinal ve simetrik örnekleri kullanarak yüz tanımı için yeni ve etkili bir yöntem
SAAD OMRAN ELHASHMI ALLAGWAIL
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN SERDAR GEDİK
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Why is David Bloor's strong programme not defendable?
David Bloor'un güçlü programı neden savunulamazdır?
MEHMET ONUR CANPOLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilim, Teknoloji ve Toplum Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDAN TURANLI
- Türkiye'de bilişim sektöründe işgücü piyasasının Hindistan ve İrlanda ile mukayeseli analizi
Analyzing the labor force market in the information and communication technologies sector comparing with India and Ireland in Turkey
MUSTAFA ÇAĞLAR ÖZDEMİR
- Yerel yönetim binaları cephelerinde erkin, halk ve tasarımcılarla olan algısal birlikteliğinin analizi
The perceptual association of authority with the public and designers in the analysis of local government building facades
CİHAT ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
MimarlıkKonya Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EBRU ERDOĞAN