Automatic face recognition with convolutional neural network
Konvolüsyonel sinir ağları ile otomatik yüz tanıma
- Tez No: 615076
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NECİP GÖKHAN KASAPOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: CNN, Resnet50, Eigen Faces, CNN, Resnet50, Eigen Faces
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yüz tanıma sistemi geniş uygulamaları nedeniyle büyük ilgi görüyor. Robotik, kontrol sistemleri, güvenlik sistemleri ve bilgisayarlı görüş iletişimi alanında yaygın olarak kullanışlıdır. Yüz algılama ve tanıma, farklı yüz özelliklerine göre yüzü orijinal görüntüden ayırmanın ve ardından yüz karşılaştırması için veritabanı kullanan bazı algoritmaların yardımı ile tanınmanın tam bir yöntemidir. Bununla birlikte, yüz ifadesi, yüz konumu ve poz tespiti dahil olmak üzere yüz tanıma alanında araştırma yapılması gerekir. Tek bir görüntü vererek zorluk, görüntünün yüzdeki sorunları algılamasıdır, çünkü algılamada ışık sorunları, ten rengi, yüz boyutu ve ifadelerle karşılaşılmalıdır. Bu nedenle, Yüz algılama özellikle verilen görüntü bulanık ve bulanık olduğunda zor bir iştir. Ardından, yüzü veri kümesiyle karşılaştırmak veya yüzü kurtarmak için yüz tanıma kullanılır. Bu yazıda Eigen Face tanıma derin sinir ağı yardımı ile kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Face recognition system has large attention because of its wide applications. It is widely useful in the field of robotics, control systems, security systems and computer vision communication. Face detection and recognition is a whole method of separating face from the original image based on different facial features and then recognition with the help of some algorithms, which uses database for face comparison. However, research in the field of face detection including facial expression, face location, and pose detection is required. By giving a single image, challenge is to detect the face from that image, as detection has to face light issues, skin color, face size, and expressions. That is why, Face detection is a challenging task especially when the given image is blurred and fuzzy. Then face recognition is used in order to compare the face with dataset or recover the face. In this paper Eigen Face recognition is used with the help of deep neural network.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile yüz tanıma
Face recognition with deep learning
FATIMA ZEHRA ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
- Video and image based face analysis with extreme learning machines
Uçta öğrenme makineleriyle video ve imge tabanlı yüz analizı
FURKAN GÜRPINAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALBERT ALİ SALAH
YRD. DOÇ. DR. HEYSEM KAYA
- Image quality assesment and enhancement for robust face recognition
Yüz tanıma için imgelerin kalite ölçümü ve iyileştirilmesi
ONUR SERTKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- Unconstrained face recognition under mismatched conditions
Eşleşmeyen koşullar altında yüz tanıma
OMID ABDOLLAHI AGHDAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Scorenet: Derin kaskat skor seviyesi füzyonu ile kısıtlanmamış görüntüler üzerinden kulak tanıma
Scorenet: Unconstrained ear recognition with deep cascade score level fusion
ÜMİT KAÇAR
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
- Car damage analysis for insurance market using convolutional neural networks
Sigorta sektörü için evrişimsel sinir ağları kullanarak araç hasarı analizi
CİHAT TOLGA ARTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA KAYA