Geri Dön

Gabor dalgacık dönüşümüne dayalı evrişimli sinir ağlarını kullanarak insan yüzü tanıma sistem

Human face recognition system with convolutional neural network based on gabor wavelet transform

  1. Tez No: 713562
  2. Yazar: SALIMAH ALI SALIM ALMARAGHNI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT TOKEŞER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kastamonu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Yüz tanıma için Derin Öğrenme Yönteminin kullanılması, tanımada daha büyük doğruluğu sağlar. Derin öğrenme, yüz tanıma sistemine implante edilen Gabor dalgacık dönüşümüne dayanır. Bu tezde yüz tanıma için yeni bir yaklaşım olan Gabor Dalgacık Dönüşümüne dayalı derin öğrenme yöntemi sunulmuş ve Farklı amaçlar için kullanılmak üzere geliştirilmiş yüz tanıma sistemi önerilmiştir. Yüz eğitim verilerinin özellik çıkarımı için Gabor Dalgacık Dönüşümünü (GDD) kullandık ve ardından bu özellikleri yüzlerin tanınması için Evrişimli sinir ağına kullandık. ORL veri tabanlarında önerilen yöntemi uyguladık ve değerlendirdik. Bu çalışma aynı zamanda tanıma sisteminde ön işleme aşamasının ne kadar önemli olduğunu da incelemektedir. ANAHTAR KELİMELER: Yüz Tanıma, Gabor Dalgacık Dönüşümü, Derin Öğrenme, Python

Özet (Çeviri)

Using Deep learning method for face recognition lead to better recognition accuracy. Deep learning based on Gabor wavelet transform implanted on face recognition system. In this thesis, deep learning method based on Gabor Wavelet Transform, which is new approach for face recognition, is presented. Proposed face recognition system developed to be used for different aims. We used Gabor Wavelet Transform (GWT) for feature extraction of face training data and then we used these features to Convolutional neural network for recognition of the faces. We implemented and evaluated the proposed method on ORL databases. This study also examines how importance of the preprocessing stage in recognition system. KEYWORDS: Face Recognition, Gabor Wavelet Transform, Deep Learning, Python

Benzer Tezler

  1. Gabor dalgacık dönüşümü tabanlı avuç içi tanıma sistemi

    Palmprint recognition system based on gabor wavelet transform

    ABİDİN ÇALIŞKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BURHAN ERGEN

  2. Görüntü çerçevelerinde yüz algılama ve veritabanı ile eşleme yapılması

    Face detection in image frames and matching through face database

    GÜLDEN ELEYAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ASIM EGEMEN YILMAZ

  3. Artificial intelligence based detection schemes for secure wireless communication

    Güvenli telsiz iletişimin sağlanmasına yönelik yapay zeka tabanlı sınıflandırma metotları

    SELEN GEÇGEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  4. Motion estimation using complex discrete wavelet transform

    Karmaşık ayrık dalgacık dönüşümü kullanarak hareket kestirimi

    HÜSEYİN SARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METE SEVERCAN

  5. Derin öğrenme ağ yapılarının uyku evreleme problemlerine uygulanması

    Application of deep learning architectures on sleep staging problems

    ENES EFE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERAL ÖZŞEN