Geri Dön

Pattern recognition using neural networks

Sinir ağlar kullanarak örnek tanıma

  1. Tez No: 611215
  2. Yazar: ODAY MOHAMMED AHMED
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZ BAYAT
  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: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Nöron ağları ile görüntü tanıma

    Başlık çevirisi yok

    CEM ÜLGER

  2. Yapay sinir ağları kullanarak parmakizi analizi

    Fingerprint recognition by using neural networks

    SÜHELDAL GÜRDAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHava Harp Okulu Komutanlığı

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKYAY KAYNAK

  3. Yapay sinir ağları ile yüz tanıma

    Face recognition with artificial neural network

    OZAN TAŞOVA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    İktisat Bölümü

    DOÇ. DR. ZEKİ KIRAL

  4. 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

    Türkçe

    2000

    MatematikYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA SİVRİ

  5. 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

    Türkçe

    2013

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDEF KENT