Geri Dön

Automatic face recognition with convolutional neural network

Konvolüsyonel sinir ağları ile otomatik yüz tanıma

  1. Tez No: 615076
  2. Yazar: ABDUL MUNEER RABIEI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NECİP GÖKHAN KASAPOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: CNN, Resnet50, Eigen Faces, CNN, Resnet50, Eigen Faces
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 84

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

  1. Image quality assesment and enhancement for robust face recognition

    Yüz tanıma için imgelerin kalite ölçümü ve iyileştirilmesi

    ONUR SERTKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN AKGÜL

  2. 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

  3. Kolonoskopi görüntülerindeki poliplerin evrişimli sinir ağları ile tespiti

    Detecting polyps in colonoscopy images using convolutional neural networks

    ERDEM EZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    İş Analitiği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERT ERER

  4. Videodan derin öğrenme tabanlı duygu tanıma

    Deep learning-based emotion recognition on video

    ORHAN ATİLA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULKADİR ŞENGÜR

  5. Curriculum and active self-paced learning with minimum sparse reconstruction for face recognition

    Başlık çevirisi yok

    BARIŞ BÜYÜKTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARİF TANJU ERDEM

    PROF. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM