Matching composite drawings and mugshot photographs to determine the identity of the person
Kişi kimliğinin belirlenmesinde kompozit çizimler ve mugshot görüntülerinin eşleştirilmesi
- Tez No: 548448
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ROYA CHOUPANİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Bu tezde, residual konvolüsyonel sinir ağ mimarisi kullanılarak yeni bir fotoğraf taslak oluşturma ve tanıma tekniği önerilmiştir. Bunun için önerilen mimari yüz fotoğrafları ve el cizimleri ile eğitilmiştir. El çizim görüntüleri, önerilen Region-based Convolutional Neural Networks (RCNN) mimarisine girdi olarak uygulanır. Daha sonra, elde edilen yüz fotoğrafları very tabanındaki görüntüler ile karşılaştırılmıştır. En yüksek benzerlik oranına göre görüntüler ilişkilendirilmiştir. Benzerliği ölçmek için Yapısal Benzerlik Endeksi (Structural Similarity Index-SSIM) kullanılmıştır. Görüntü işleme uygulamaları kapsamında önerilen yöntem güvenlik güçleri için oldukça yararlı olabilir. Eğitim ve test için 188 resim kullanılmıştır. Bu görüntülerden 148 tanesi eğitim, 20 tanesi doğrulama, 20 tanesi ise test için kullanılmıştır. Veri artırma yöntemleri, eğitim aşaması için kullanılan 148 görüntüye uygulanmıştır. Veri artırma sürecinin bir sonucu olarak, 444 yüz resmi elde edilmiş ve ağ eğitimi için kullanılmıştır. Ağ eğitimi tamamlandıktan sonra, eğitim eğrisinin başarısı % 90.55 ve doğrulama başarısı % 91,1'dir. SSIM ile oluşturulan yüz görüntülerinden elde edilen gerçek yüz tanıma CUHK veri seti başarısı % 93.89 ve AR veri seti başarısı % 84.55'dur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a new photo-sketch generation and recognition technique is proposed using residual convolutional neural network architecture. For this, the proposed architecture is trained with face photos and sketches. Sketches are applied to the proposed Region-based Convolutional Neural Networks (RCNN) architecture and, face photos are obtained at network output. Then, the obtained face photographs are compared with the images in the database. It is associated with the highest similarity photograph. Structural Similarity Index (SSIM) is used to measure similarity. It is very useful for law enforcement for image processing applications. 188 images are used for training and testing. Of these, 148 are used for training. 20 are used for validation and 20 are used for testing. Data augmentation is applied to 148 images used for training. As a result of the data augmentation process, 444 face images are obtained and used for network training. As a result of network training, the success of the training curve is 90.55% and the validation success is 91.1%. True face recognition success from generated face images with SSIM is 93.89% for CUHK database and 84.55% AR database.
Benzer Tezler
- Kapsamlı renk eşleşme özelliğine sahip kompozit rezinlerin renk uyumu ve yüzey pürüzlülüğü açısından değerlendirilmesi
Evaluation of composite resins with wide color matching in terms of color matching and surface roughness
GÜL YILMAZ
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2022
Diş HekimliğiSivas Cumhuriyet ÜniversitesiRestoratif Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZDEN ÖZEL BEKTAŞ
- Yüksek dolduruculu akışkan kompozit rezinlerin diş dokuları ile renk uyumlarının stabilitesi
Evaluation of color matching and color stability of highly filled flowable composite resins
ÖZGE YILMAZ
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2024
Diş HekimliğiSelçuk ÜniversitesiRestoratif Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEVİN ÇOBANOĞLU
- Tek renk kompozit rezin restorasyonlarda farklı kavite tasarımlarının renk eşleşmesi üzerine etkileri
The effect of cavity design on color matching of single shade composite resine restorations
MAHA KHALED ABEDALQADER SALAMEH
Doktora
Türkçe
2022
Diş HekimliğiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiRestoratif Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPEREN DEĞİRMENCİ
- Bukalemun etkisi gösteren kompozitlerin renk eşleşme özellikleri ve yüzey pürüzlülüğü yönünden karşılaştırılması
Comprasion of color matching and surface roughness of composites with chameleon effect
EMİNE BETÜL YAVUZ
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2022
Diş HekimliğiMarmara ÜniversitesiRestoratif Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAFER TÜRKMEN
- Farklı kompozit materyallerinin renk değişimi, renk uyumu ve bu materyallerin tamir restorasyonunda mikrosızıntı ve bağlantı dayanımı yönünden in vitro olarak incelenmesi
Examination of different composite materials for color change, color matching and microleakage and bond strength in repair and restoration of these materials
İSRA EZGİ YALÇIN
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2022
Diş HekimliğiEge ÜniversitesiRestoratif Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN TEZEL