Geri Dön

Python ve OpenCv ile yüz tanima ve otomatik Blur uygulaması

An application recognizing faces and applying Gaussian Blur in OpenCv and Python

  1. Tez No: 595831
  2. Yazar: MUHAMMED EMİN TOMBAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ATİLLA ERGÜZEN
  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: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Gelişen teknoloji, artan nüfus, hareketlenen şehir hayatı ve bilişim teknolojilerini yoğun bir şekilde kullanan kurumlar insanların ve nesnelerin daha hızlı ve daha efektif bir şekilde tanımlanıp sınıflandırılmalarını zorunlu kılmaktadır. Önceki yıllarda her türlü arama, sınıflandırma devlet memurları ya da görevli personelin yardımıyla yapılmaktaydı. Günümüzde ise otomatik, akıllı sistemler hangi memurun işe gelmediğini tespit edebiliyor, otoyollardaki geçişlerde plaka tanıma sistemleri ile hızlı geçişler sağlanıyor, Biyometrik güvenlik sistemleri yardımıyla şahsi verilerin ve bilginin güvenliği kolay bir şekilde gerçekleştiriliyor. Bu çalışmada yüz tanıma algoritmaları ve yaklaşımları ele alınmış ve açık kaynaklı görüntü işleme kütüphanesi olan OpenCv tanıtılmıştır. Yüz tanımanın 6 temel aşaması vardır. Bu 6 aşama algılama, hizalama, ölçüm, simgeleme, eşleştirme ve doğrulama/tanımlamadır. Sima tespit ve tanıma işleminde temel olarak kabul edilmiş iki prensip vardır. Bu prensipler özelliksel ve görünümsel prensiplerdir. İlk kez ortaya çıkmış yaklaşım özelliksel yaklaşımdır. Özelliksel yaklaşımda yüzün ayırt edici noktaları belirlenerek bu noktalar arasındaki uzaklıklar ölçülerek kıyaslanır. Görünümsel yaklaşım biraz daha kompleks ve karmaşıktır. Görüntüler bir havuzda toplanarak şablonlar oluşturulur ve bu şablonlar üzerinden eşleştirmeler yapılır.

Özet (Çeviri)

Improving technology, increasing population, complicated urban life and institutions make it necessary to define and classify people and objects more quickly and more effectively. It is not possible to make classification and recognition by placing civil servants and officials like the times before. Automatic and smart systems can now determine easily those who do not come to work. Even in motorways crossings, plate recognition systems are now installed, and fast transitions are provided. In this paper, face recognition algorithms and approaches are discussed and open-source image processing library OpenCv is introduced. There are 6 basic stages of face recognition. These 6 stages are detection, alignment, symbolization, matching and verification / identification. Two basic mottoes which are view-based and property-based mottoes exist in the face finding and recognition process. The first motto is a property-based motto. In the feature-based motto, the points of faces are determined and the distances between these points are compared and measured. The view-based motto is a little more complicated. Images are collected in a repository and templates are created and mapped via these templates.

Benzer Tezler

  1. Suç soruşturmalarında veri madenciliği, yapay zeka, uygulamaları ve geleceği python ve opencv ile gerçek zamanlı yüz tanıma uygulaması

    Data mining, artificial intelligence applications and its future in criminal i̇nvestigations real time face recognition application with python and opencv

    MURAT YÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriHitit Üniversitesi

    Adli Bilimler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEVİL ÖZKINALI

  2. Bankacılıkta uzaktan müşteri ediniminde müşteri kimliğinin doğrulanması ve canlılık tespitinin makine öğrenmesi ile gerçekleştirilmesi

    Realizing with machine learning customer identity verification and vitality detection in the banking remote customer acquisition

    ŞEYMA NUR KARAKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAZİM İŞCAN

  3. Yüz tanıma sistemlerinde canlılık analizi

    Liveness detection in face recognition systems

    TUGAY BOZİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAN KAHRAMAN

  4. Yasal delil niteliği taşıyan kamera entegre edilmiş erişim kontrol cihazının tasarımı ve yazılımının geliştirilmesi

    Design and software development of a camera-integrated access control device which has legal evidence qualifications

    RAİF SİME

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECMETTİN SEZGİN

  5. Maskeli ve maskesiz yüzlerin gerçek zamanlı tespiti

    Real-time detection of masked and unmasked faces

    MURAT KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VASIF NABIYEV