Gerçek ve yarı gerçek zamanlı yüz tespit etme
Face detection on real and semi-real time
- Tez No: 509251
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÇINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Son yıllarda, görüntülerde insan yüzünün algılanması araştırmacılar için ilgi çekici hale gelmiştir. Artan bu ilginin arkasındaki sebeplerden biri daha hızlı, gelişmiş ve havaalanlarında, stadyumlarda, hastanelerde ve fabrikalarda güvenliğin sağlanması için daha emniyetli bir düzen ihtiyacıdır. Hızlı ve etkin bir araç olan bilgisayarlar ile yüz algılama ve yüzün yerinin belirlenmesini kullanan birçok uygulama, hayatın zaruri bir parçası olmuştur. Bu çalışmada, görüntü işleme teknikleri ve yüz bulma için Haar-Cascades Sınıflandırıcısı kullanılarak bir görüntünün yüz içerip içermediğinin tespiti, resim üzerinde yüz yerlerini saptama işlemleri gerçekleştirilmiştir. Bu teknikler uygulanırken Intel açık kaynaklı bilgisayar görme kütüphanesi (open source computer vision library - OpenCv) aracından yararlanılmıştır. Proje kapsamında bulunan yazılım ve arayüzü Windows işletim sistemi ve Visual Studio çerçevesi üzerine C# programlama dili kullanarak hazırlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Human face detection in images has gained much interest in recent years, for the researchers. One of the reasons behind this increased interest is the need for faster, advance and more reliable tool to provide security at airports, stadiums, hospitals and factories. With computers as a powerful and fast tool, many applications that use face detection and localization are becoming an essential part of our life. In that study, it is carried out to confirm the image that includes a face or not by using technique of image processing and Haar-Cascades Classifier for face detection, to find face places on the picture. When performing this methods, utilized from intel open source computer vision library (OpenCv). Project software and its interface has been prepared by using C# programming language which is based on Windows operating system and Visual Studio framework.
Benzer Tezler
- 'yarı-diferansiyel temelli senkron demodülasyon yöntemi ile temassız kapasitif yaklaşım sensörü
Contactless capacitive approach sensor design with semi-differential based synchronous demodulation method
GAMZE BAYRAKDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AKİF ERİŞMİŞ
- Geri tepme kuvvetlerinin yivli ve yivsiz tüfeklerde ölçümü, analizi ve karşılaştırması
Measurement, analysis and comparison of recoil forces of shotguns and rifles
İBRAHİM SAMİ İLTER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Gedik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAVAŞ DİLİBAL
- The role of oxidative stress factors in the pathophysiology of Ocular Rosacea, analysis of tears and other materials
Oküler Rosacea patofizyolojisinde oksidatif stres faktörlerinin rolü, gözyaşı ve diğer materyallerin analizi
NİLÜFER YEŞİLIRMAK
Doktora
İngilizce
2023
BiyokimyaGazi ÜniversitesiTıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESLİHAN BUKAN
PROF. DR. JEAN-LOUIS BOURGES
- Uzaktan eğitimde öğrencilerin duygularını yapay zekâ ile tespit ederek dönüt sağlayan ortamın tasarımı ve değerlendirilmesi
Design and evaluation of an environment that provides feedback by detecting students emotions with artificial intelligence in distance education
AHMET DOĞUKAN SARIYALÇINKAYA
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrabzon ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN KARAL