Görüntü işleme teknikleri ile yaş tahmini
Age estimation with image processing techniques
- Tez No: 611682
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL GÜVENOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Maltepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
Yüz resminden insan yaşının bilgisayar tabanlı sistemler yardımıyla tahmin edilmesi günümüzde popüler olan bir araştırma konusudur. Yaşlanma kişiden kişiye farklılık gösteren kişiye özgü bir durumdur. Ayrıca yaşlanma genetik yapı, cinsiyet, sağlık durumu ve yaşam koşulları gibi birçok durumdan etkilenebilen bir süreçtir. Bu nedenler ile yaş tahmini problemi için bilgisayar tabanlı bir sistem geliştirmek oldukça zordur. Yaşlanmanın etkili bir şekilde tanımlanması problemin çözümünde önemli bir yer tutmaktadır. Günümüzdeki gereksinimleri karşılayacak bir şekilde yaşlanmanın modellenebilmesi için bu tez çalışmasında doku tabanlı özellik çıkarma yöntemlerin birleştirilmesi ile oluşturulan yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde HOG (Histogram of Oriented Gradients), LBP (Local Binary Pattern) ve Gabor özellik çıkarma yöntemleri birlikte uygulanmıştır. Elde edilen özelliklerin sınıflandırılmasında K-NN (K-Nearest Neighbour) sınıflandırma algoritması kullanılmıĢtır. Ayrıca geliştirilen yöntemin performansını değerlendirmek için MAE (Mean Absolute Error) hata ölçüm tekniğinden yararlanılmıştır. Geliştirilen sistemde IMDB-WIKI veri tabanındaki görüntüler kullanılmıştır. Veri tabanındaki görüntülere yüz bölgesinin tespiti, histogram eşitleme ve yeniden boyutlandırma gibi bazı ön işlemler uygulanmıştır. Böylece kullanılacak görüntülerdeki bazı farklılıklar ortadan kaldırılmıştır. Sonuç olarak yapılan çalışmalarda yaş tahmini problemi için HOG (Histogram of Oriented Gradients), LBP (Local Binary Pattern) ve Gabor gibi özellik çıkarma yöntemlerinin birlikte kullanılması ile daha etkili sonuçların elde edildiği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Estimation of human age from face images with the help of computer-based systems has been a popular research topic. Aging is a person-specific condition that varies from person to person. In addition, aging is a process that can be affected by many conditions such as genetic structure, gender, health status and living conditions. For these reasons, it is quite difficult to develop a computer-based system for the age estimation problem. Effective definition of aging plays an important role in solving the problem. In this study, a new method that is formed by combining tissue based characteristics extraction methods is proposed in order to create an aging model to meet recent requirements. In the proposed method, HOG (Histogram of Oriented Gradients), LBP (Local Binary Pattern) and Gabor characteristics extraction methods were applied together. K-NN (K-Nearest Neighbor) classification algorithm was used to in order to classify the obtained characteristics. In addition, MAE (Mean Absolute Error) error measurement technique was used to evaluate the performance of the developed method. IMDB-WIKI database images were used in the developed system. Some preliminary procedures such as face area detection, histogram equalization and resizing were applied to the images in the database. Thus, some differences are eliminated in the images to be used. As a result, it was observed that more effective results were obtained by using characteristics extraction methods such as HOG (Local Binary Pattern) and Gabor for the age estimation problem.
Benzer Tezler
- Predicting age and gender of people by using image processing techniques
Görüntü işleme teknikleri ile insanların yaş ve cinsiyetlerinin tahmini
TARIQ ALHADI MOHAMAD KHALIFA
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN ŞENGÜL
- Yapay zekâ ve görüntü işleme teknikleri kullanarak diş röntgen görüntülerinden kronolojik yaş tayini
Chronicological age determination from dental x-ray images by using artificial intelligence and image processing techniques
EMRE AVUÇLU
Doktora
Türkçe
2019
Adli TıpSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ
- 2.5D ViT: vision transformer based brain age estimation with 3D brain MRI pre-processes
2.5D ViT: 3 boyutlu beyin MR görüntülerinin ön işlenmesiyle görüntü dönüştürücü tabanlı beyin yaşı tahmini
MUAZZEZ BUKET DARICI
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKadir Has ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATİLLA ÖZMEN
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Dijital meme tomosentezi ve dijital mamografide ortalama glandüler doku dozunun karşılaştırılması
Comparison of average glandular dose in digital breasttomosynthesis and digital mammography
HASAN KEREM UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Fizik ve Fizik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiMedikal Fizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURAN OLĞAR