Geri Dön

Yerel faz niceleme ile ayak görüntülerinin kişi, yaş ve cinsiyete göre sınıflandırılması

Classification of foot images according to person, age and gender with the local phase quantization

  1. Tez No: 696910
  2. Yazar: MUSTAFA SHWAISH AL-AZZAWI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRAH AYDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 39

Özet

Ayak görüntüleri insan vücudunun önemli bir biyolojik özelliği olup insanların çeşitli özelliklerini taşır. Ayak izindeki doku, şekil, uzunluk vb. farklı niteliklere bakılarak kişi tanımlamak mümkün olabilir. El yapısı kendine özgü şekil ve cilt dokusuna sahip olsa da bunların ayak biyometrisi ile karşılaştırılması karmaşık bir durum ortaya çıkarmaktadır. Bunun temel nedenleri arasında yakın ayak parmakları, ayak izlerindeki tipik çizgilerin yokluğu ve dönmüş ayak izlerinin yüksek gürültü içermesi yer almaktadır. Fakat bu ayrıntılar el ile benzerlik göstermese de her kişi için ayak görüntülerinde farklılık oluşmasına neden olmaktadır. Bunların yanı sıra ayak görüntüleri yaş, cinsiyet, ırk, ayakkabılar ve ayakkabı giymeye başlama yaşına göre de farklılık göstermektedir. Buradaki çalışma da 100 kişiye ait sağ ve sol ayak görüntüleri olan 6944 veri toplanmıştır. Toplanan bu dosyaların yerel faz niceleme ile öznitelikleri çıkarılmıştır. Her bir görüntü dosyası için 1x256 boyutlarında vektör üretilmiştir. Tüm dosyalar için bu işlemler yapılmış ve birçok farklı sınıflandırma algoritmaları ile görüntüler kişi, yaş ve cinsiyet için sınıflandırılmıştır. Kişi tanıma için % 99,42 oranında doğruluk oranı elde edilirken, cinsiyet için % 99,87 oranında başarı elde edilmiştir. Son olarak yaş için ise % 98,14 oranında sınıflandırma başarısına ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

Foot images are an important biological feature of the human body and carry various characteristics of people. The texture in the footprint, shape, length, etc. It may be possible to identify a person by looking at different qualities. Although the hand structure has its own unique shape and skin texture, comparison of these with foot biometrics reveals a complex situation. The main reasons for this include close toes, the absence of typical lines in footprints, and the high noise content of turned footprints. However, although these details are not similar to the hand, they cause differences in foot images for each person. In addition to these, foot images also differ according to age, gender, race, shoes and age of starting to wear shoes. In this study, 6944 data, which are right and left foot images of 100 people, were collected. The features of these collected files were extracted by local phase quantization. For each image file, 1x256 vectors were produced. These processes were performed for all files and images were classified for person, age and gender with many different classification algorithms. While 99.42% accuracy rate was obtained for person recognition, 99.87% success was achieved for gender. Finally, 98.14% classification success was achieved for age. All these results show that recognition from foot images is possible with high success with the method here.

Benzer Tezler

  1. Nicemlenmiş yerel zernike momentlerle trafik işaretlerinin sınıflandırılması

    Traffic sign classification with quantized local zernike moments

    EMRAH BAŞARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  2. Face expression recognition by using combined local binary patterns and local phase quantization

    Birleşik yerel ikili örüntüler ve yerel faz kuantalama kullanılarak yüz ifadelerinin tanınması

    YAVUZ KAHRAMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALPTEKİN DURMUŞOĞLU

  3. Facial age estimation

    Yüz yaş tahmini

    FATIMA BALARABE ILYASU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM

  4. Altuzay yöntemleri ile trafik işareti tanıma

    Traffic sign recognition with subspace methods

    MUSTAFA ÖZDAMAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RİFAT EDİZKAN

  5. Doğal taş karolarının görüntü işleme ve makine öğrenmesi teknikleri ile sınıflandırılması

    Classification of natural stone tile with image processing and machine learning technique

    MUSTAFA TEMİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İşletmeSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZ KAYNAR