Derin öğrenme tabanlı yüz tanıma sisteminin geliştirilmesi
The development of a face recognition system based on deep learning
- Tez No: 572542
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN DUMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Biyometrik Sistemler, Derin Öğrenme, Yüz Tanıma Sistemleri, Biometric Systems, Deep Learning, Face Recognition Systems
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Donanım Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Biyometri, insanların fiziksel ve davranışsal özelliklerini inceleyerek birbirinden ayırt edilebilmesini sağlayan bilim dalıdır. Biyometrik sistemler ise, insanların kimliklerini tespit etmek amacıyla, biyometrik özelliklerini inceleyerek oluşturulmuş sistemlerdir. Yüz tanıma, biyometrik sistemlerin alanlarından biridir ve kişileri belirlemek için yüzdeki göz, burun, ağız gibi ayrıntıları kullanır. Kamu güvenliğiyle ilgili artan endişeler, fiziksel ve mantıksal erişim için kimlik doğrulama gereksinimi ortaya çıkarmıştır. Bunun yanı sıra akıllı cihazların yönetimi ve yüz analizi ile sınıflandırma alanları otomatik yüz tanıma konusuna olan ilgiyi artırmaktadır. Literatürde yüz tanıma sistemlerinin geliştirilmesi hakkında birçok çalışma yapılmıştır. Bu tezde, her geçen gün kullanımı yaygınlaşan derin öğrenme yöntemlerinden bahsedilmiş ve bu yöntemlerle yüz tanıma siteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Kullanılan veri setinden farklı örnek kümeleri alınmış ve bu örnekler ile hiper-parametreler denenmiştir. Başarımı arttıran hiper-parametreler kullanılarak cinsiyet ayrımı ve yüz tanıma uygulamaları yapılmıştır. Cinsiyet ayrımı uygulamasında başarı %98,25, yüz tanıma uygulamasında ise başarı %96,25'e kadar iyileştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Biometry is a science that allows people to be distinguished from each other by examining their physical and behavioral characteristics. Biometric systems, on the other hand, are established by examining the biometric properties of human beings to determine their identity. Face recognition is one of the fields of biometric systems and uses details such as eyes, nose, mouth to identify people. Increased concerns about public security have raised the need for authentication for physical and logical access. In addition, intelligent devices management and facial analysis and classification areas increase the interest in automatic facial recognition. Many studies have been conducted in the literature on the development of facial recognition systems. In this thesis, deep learning methods which are used day by day are mentioned and it is aimed to develop facial recognition system with these methods. Different sample sets were taken from the data set used and hyper-parameters were tested with these samples. Gender discrimination and facial recognition were performed using hyper-parameters that increased performance. Success in gender discrimination was improved by 98.25% and in face recognition by 96.25%.
Benzer Tezler
- Havada imza ve yüz tanımaya dayalı çoklu biyometrik sistem tasarımı
Multi-biometric system design based on in-air signature and face recognition
SERKAN SALTÜRK
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN KAHRAMAN
- Presentation attack detection with shuffled patch-wise binary supervision
Karıştırılmış yama tabanlı ikili gözetim ile sunum saldırı tespiti
ALPEREN KANTARCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- An improved transfer learning based siamese network for face recognation
Yüz tanıma için geliştirilmiş aktarım öğrenme tabanlı sıamese ağı
DALHM GHALIB HALBOOS AL-SHAMMARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
البروفيسور. دكتور. DEVRİM AKGÜN
- Emotion recognition using deep learning focusing on the hand and facial expressions
El ve yüz ifadelerine odaklanan derin oğrenmeyi kullanarak duygu tanıma
HASANAIN JAWAD RADEEF
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YILMAZ AR
- Evrişimsel sinir ağları kullanılarak EKG ve yüz tabanlı biyometrik tanıma
ECG and face based biometric recognition using convolutional neural networks
AYÇA HANİLÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN GÜRKAN