Geri Dön

Görüntü işleme teknikleri ile 3 boyutlu yüz tanıma

3D face recognition with image processing techniques

  1. Tez No: 611525
  2. Yazar: HATİCE DURMUŞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL GÜVENOĞLU
  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: Maltepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Yüz tanıma, kişinin yüzünü otomatik olarak algılayan ve analiz eden bilgisayar tabanlı bir güvenlik sistemidir. Bu sistem en az düzeyde hata çıkaran ve en hızlı biyometrik yöntemdir. Dolayısıyla geçmişten günümüze kadar yüz bulma ve yüz tanıma birçok araştırmacının çalışma konusu olmuştur. Yüz tanıma alanında 2B'den 3B'ye hatta hızlı ve en az hatalı yüz tanıma beklentisi nedeniyle 4B'ye doğru çalışmalar sürdürülmektedir. Cihazların, toplumların ve teknolojilerin“akıllandığı”bir dünyada kontrol ve güvenlik sistemleri de akıllı olması gerekmektedir. Yapılan çalışmalar, günümüzde sadece elektronik kartlara veya şifrelere bağımlı sistemlerin yeterli olmadığını, bu nedenle güvenliği arttırmak için biometrik tanıma sistemlerinin iyi bir alternatif olacağını göstermektedir. Birçok resmi ve sivil kurum güvenliği arttırmak için insana özgü karakteristik bilgileri kullanan biometrik tanıma sistemlerine yönelmektedir. Biometrik sistemler kişiye özgü ham verileri işleyerek bireyi en iyi tanımlayan elektronik bilgiye çevirmektedir. Bu çalışma kapsamında FRGC ve Gavab olmak üzere iki farklı veri tabanı ile 3B yüz tanıma işlemi yapılmştır. 3B yüz bulma, eşleştirme ve tanıma yöntemleri açısından Gauss eğrilik değerleri ile yüz bulma, SIFT yöntemi ile eşleştirme, mesh modeli ve temel bileşenler analizi yöntemi ile de 3B yüz tanıma önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

Face recognition is a computer-based security system that automatically detects and analyzes a person's face. This system is the fastest biometric method with minimal errors. Therefore, from past to present, face detection and face recognition has been the subject of many researchers. In the face recognition area, studies are being carried out from 2D to 3D and even to 4D due to the expectation of fast and at least incorrect face recognition. The devices, communities and technologies“smarter”in a world of control and security systems also need to be smart. Studies have shown that today, only systems dependent on electronic cards or passwords are not sufficient, so that biometric recognition systems will be a good alternative to increase security. Many governmental and non-governmental organizations are turning to biometric recognition systems that use human characteristic information to improve security. Biometric systems process individual raw data and convert them into electronic information that best describes the individual. In this study, 3D face recognition process has been performed with two different databases, FRGC and Gavab. In terms of 3D face detection, matching and recognition methods, face detection with Gaussian curvature values, matching with SIFT method, 3D face recognition with mesh model and principal component analysis method have been proposed.

Benzer Tezler

  1. Vi̇sual servo control appli̇cati̇on i̇n a humanoi̇d robot usi̇ng depth-camera i̇nformati̇on

    Derinlik kamera bilgisini kullanarak insansı robot'ta görsel servo-kontrol uygulaması

    AREZOU RAHİMİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ

    YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ

  2. Gerçek zamanlı sayısal görüntü işleme ve örüntü tanıma tekniklerinin araştırılması ve uygulanması

    Investigation and implementation of real-time digital image processing and pattern recognition techniques

    GHULAM SAKHİ SHOKOUH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. REFİK SAMET

  3. Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models

    Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma

    NEŞE GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT

  4. Emotion recognition in children: Single and multimodal approaches with facial and physiological data

    Çocuklarda duygu tanima: Yüz ve fizyolojik verilerle tekli ve çoklu modalite yaklaşimlari

    ŞEYMA TAKIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

  5. Lightweight facial expression recognition systems for social robots

    Sosyal robotlar için hafif ağırlıklı yüz ifadesi tanıma sistemleri

    ERHAN BİÇER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE