A Comparative analysis of different feature sets for face recognition
Yüz tanımada farklı öznitelik kümelerinin karşılaştırmalı analizi
- Tez No: 65168
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. LALE AKARUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
ÖZET Geçen otuz yıl boyunca psikofizik, sinir bilimleri ve mühendislik, imge işleme, analiz ve bilgisayarla görme gibi alanlardaki araştırmacılar, insan ya da bilgisayar tarafından yapılan yüz tanımayla ilgili birçok sonuçlar elde etmişlerdir. Doksanlı yıllarda da yüz tanıma araştırmalarında yeniden bir büyüme görülmüştür. Yüz tanımada uygulanan ortak strateji öznıtelik tabanlı bir yaklaşım olmuştur. Öznitelik tabanlı yüz tanımada yüzü tanımlayan öznitelikler kümesi elde edilir ve yüz tanımada kullanılır. Bu öznitelik kümesinin seçilmesi, tanıma performansında kritik bir rol oynar. Bu tezde, farklı öznitelik kümeleri için yüz tanıyıcılar denedik ve bunların tanıma performanslarını karşılaştırdık. Öznitelik kümelerinin boyutlarını azaltmayı ve farklı öznitelik kümelerini kullanan farklı tanıyıcıların kararlarını birleştirmeyi denedik. Farklı tanıyıcıların birleştirilmesinde, oylama ve standart hale getirip birleştirme yöntemlerinin tanıma başarısını düzeltebildiğim gördük. 47 adet deneme resmi içinden 45'ini doğru ve 2'sini yanlış sınıflandırdık. Başarı oranımız yüzde 95.74'tür.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT Over the last 30 years researchers in psychophysics, neural sciences and engineering, image processing, analysis and computer vision have investigated a number of issues related to face recognition by humans and machines. The '90's have seen a resurgent growth in face recognition technology research. A common strategy for face recognition is the feature based approach. In feature based face recognition, a set of characteristics that describe a face are derived and used in the recognition of the face. The selection of this feature set is critical in recognition performance. In this thesis, we have experimented with face recognizers using different feature sets and compared their recognition performances. We have tried to reduce the dimensions of the feature sets and to combine the decisions of different recognizers using different feature sets. We have shown that the voting and merging with normalization methods for combining different recognizers can improve recognition performance: For 47 images in the test set, 45 images were classified correctly, 2 were misclassified. The success rate was 95.74 per cent.
Benzer Tezler
- Automatic analysis of head and facial gestures in video streams
Video görüntülerinden kafa ve yüz mimiklerinin otomatik analizi
HATİCE ÇINAR AKAKIN
Doktora
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. BÜLENT SANKUR
- Gömülü sistemlerde sesli komut tanıma
Voice command recognation in embedded systems
CAN ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- La problématique de l'espace et du temps dans l'écriture d'Assia Djebar et de Nedim Gürsel
Assia Djebar'ın ve Nedim Gürsel'in yazınında zaman ve mekan sorunsalı
CANSU GÜMÜŞTAŞ ŞEN
Yüksek Lisans
Fransızca
2014
Fransız Dili ve EdebiyatıGalatasaray ÜniversitesiFransız Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SIDIKA SEZA YILANCIOĞLU
- Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak benzer spektral özelliklere sahip doğal nesnelerin ayırt edilmesine yönelik bir metodoloji geliştirme
Developing a methodology for discriminating natural objects having spectrally similar features using very high resolution satellite imagery
İSMAİL ÇÖLKESEN
Doktora
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Yenilenebilir enerji planlaması için bütünleşik çok amaçlı bir karar modeli önerisi
An integrated multi-objective decision model for renewable energy planning
BEYZANUR ÇAYIR ERVURAL
Doktora
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN EVREN