Yüz parametreleri yardımı ile insanların etnik kökenlerine göre sınıflandırılması
Classification of humans regarding to their ethnical roots with face parameters
- Tez No: 621551
- 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: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Maltepe Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
İnsanların yaşam biçimleri, etnik kökenleri, hareketlerini ve tercihlerini etkilemektedir. Teknolojinin gelişmesi ile insanların tanımlanması ve sınıflandırılması güvenlik, pazarlama, satış gibi farklı alanlarda daha çok kullanılmaya başlamıştır. İnsan yüzünün karakteristik özellikleri sınıflandırma için gerekli parametreleri barındırmaktatır. Bu parametreler ile sınıflandırma işlemi farklı teknikler kullanılarak yapılmaktadır. Bu çalışmada derin öğrenme teknikleri kullanılarak, insanları etnik kökenlere göre sınıflandıran bir sistem yapılmıştır. Sisteme gelen fotoğraf, görüntü işleme ve derin öğrenme teknikleri ile işleme sokulup yüz tanıma, öznitelik çıkarma, hizalama, ve sınıflandırma gibi aşamalardan geçmektedir. Farklı derin öğrenme modelleri eğitilerek karşılaştırmaları yapılmış, veri seti ve model yapılarının öneminden bahsedilmiştir. Sistem etnik kökene göre sınıflandırma yaparak elde edilen sonuçların farklı sistemler ve araştırmalarda kullanılabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Ethnic origins affect people's movements, preferences and lifestyles. With the development of technology, identification and classification of people has become more widely used in different fields such as security, marketing and sales. The characteristics of the human face contains the necessary parameters for classification. Classification of these parameters is done by using different techniques. In this study, a system that categorizes people according to their ethnic background is made by deep learning techniques. The photograph is processed with image processing and deep learning techniques and passed through stages such as face recognition, feature extraction, alignment, and classification. Different deep learning models have been trained and compared, and the importance of data set and model structures has been mentioned. The system shows that the results obtained by classification according to ethnic origin can be used in different systems and researches.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile insan edimlerinin tanınması
Human action recognition using deep learning
TAYYİP ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK
- Robotic hand design using flexible and continuum structures
Esnek ve sürekli yapılarla robotik el tasarımı
HATİCE DİDEM ÜZGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ
- An evaluation of İstanbul high rise building facades due to the main criteria expected from facades design
İstanbul'da bulunan yüksek bina cephelerinin belirlenen performans kriterlerine göre değerlendirilmesi
ELAHEH FARBOODNIA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDEN ACUN ÖZGÜNLER
- Classification of melanoma malignancy in dermatology
Dermatolojide melanoma malignansının sınıflandırılması
BİLGE SÜHEYLA GAZİOĞLU
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Tarihi kent merkezlerinde mekan kalitesinin okunabilirliği üzerine araştırmalar
Researches on legibility of spatial quality in historical city centers
BEYZA ÇERMİKLİ
Doktora
Türkçe
2016
Peyzaj Mimarlığıİstanbul ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HANDE SANEM ÇINAR ALTINÇEKİÇ