Pattern recognition using neural networks
Sinir ağlar kullanarak örnek tanıma
- Tez No: 611215
- Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZ BAYAT
- 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: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Özet— Güvenlik sistemleri, tıbbi sistemler, eğlence vb. Çeşitli uygulamaları nedeniyle yüz tanıma da ana araştırma konularından biri olarak tanımlanmıştır. Tercih edilen insan tanımlama yöntemi yüz tanıma yöntemidir: doğal, sağlam ve müdahaleci olmayan. Çok çeşitli sistemler, talep edenin kimliğini onaylamak veya belirlemek için güvenilir kişisel tanımlama şemaları gerektirir. Bu programların amacı, yalnızca meşru bir kullanıcının ve başka hiç kimsenin sunulan hizmetlere erişmemesini sağlamaktır. Örneğin, binalara, bilgisayar sistemlerine, dizüstü bilgisayarlara, cep telefonuna ve ATM'lere güvenli erişim dahildir. Bu sistemler, sağlam kişisel tanıma sistemleri yokluğunda bir sahtekârın iradesine karşı savunmasızdır. Bu makale, yapay sinir ağları kullanan insan yüz tanıma sistemini geliştirdi ve gösterdi; bu, 40 birey için yüz tanıma oranının, AT&T veritabanında yüzde 85,5 ile 400 kare için sonuç gösterdiğini gösteriyor.
Özet (Çeviri)
Abstract— Due to its various applications, such as security systems, medical systems, entertainment, etc., face recognition has also been identified as one of the main research topics. The preferred method of human identification is face recognition: natural, robust and non-intrusive. A wide range of systems require reliable personal identification schemes to either confirm or determine the identity of a requester. The purpose of these schemes is to ensure that only a legitimate user and no one else accesses the rendered services. For example, secure access to buildings, computer systems, laptops, mobile phone and ATMs is included. These systems are vulnerable to an impostor's will in the absence of robust personal recognition systems. This article has developed and shown the human face identification system using artificial neural networks, which reflects that the face recognition rate for 40 individuals shows results for 400 frames in the AT&T database at 85.5 percent.
Benzer Tezler
- Nöron ağları ile görüntü tanıma
Başlık çevirisi yok
CEM ÜLGER
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiPROF.DR. İHSAN GÖK
- Yapay sinir ağları kullanarak parmakizi analizi
Fingerprint recognition by using neural networks
SÜHELDAL GÜRDAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKYAY KAYNAK
- Yapay sinir ağları ile yüz tanıma
Face recognition with artificial neural network
OZAN TAŞOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesiİktisat Bölümü
DOÇ. DR. ZEKİ KIRAL
- Yapay sinir ağı yardımıyla desen tanıma ve bulunan düzeltme fonksiyonunun incelenmesi
Pattern recognition by using artificial neural networks and examination of the found correction function
AYŞEGÜL ERKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
MatematikYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SİVRİ
- Yapay sinir ağları ve destek vektör makineleri ile kemik erimesinin teşhisi
Diagnosis of osteoporosis using artificial neural networks and support vector machines
MUSTAFA İSTANBULLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT