Geri Dön

Transfer derin öğrenme metotları ile yüz ifadelerinden kişi tanıma

Person recognition from facial expressions with transfer deep learning methods

  1. Tez No: 716198
  2. Yazar: HASAN EROĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YILMAZ KAYA, DOÇ. DR. MEHMET RECEP MİNAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Siirt Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Kişilerin resimler ve videolar üzerinden tanınması son yıllarda giderek artan bir şekilde araştırma konusu yapılmaktadır. İlk dönemlerde güvenlik kaygıları ile geliştirilen yüz ve nesne tanıma teknolojileri, günümüzde eğlence ve ekonomik fayda sağlamak amacı ile daha fazla önem kazanmıştır. Mobil cihazların toplumun hemen her bireyi tarafından yaygın olarak kullanılması sonucu, mobil cihazlarda yer alan hem güvenlik birimlerinde hem dijital görüntülere ait çeşitli yazılımlarda mobil cihaz üreticisi firmaların rekabette öne geçme çabaları, kişi tanıma algoritmalarına olan ilgiyi arttırmaktadır. Yüz tanıma algoritmaları üzerine yapılan çalışmalarda, son dönemde büyük veriler ve karmaşık hesaplamalar gerektiren görüntü işlemede oldukça önemli başarı sağlayan derin öğrenme teknikleri oldukça yaygın bir kullanıma sahiptir. Bu çalışmada da yüz tanımada Alexnet, Vgg16, Vgg19, Resnet50 ve Resnet101 derin transfer yöntemleri kullanılmıştır. Yöntemlerin test edilmesi için ORL veri seti kullanılmıştır. En yüksek başarı %99,1 ile Resnet101 modeli ile gözlenmiştir. En düşük başarı ise Vgg modeller ile elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Recognition of people through images and videos has been an increasing subject of research in recent years. Face and object recognition technologies, which were developed with security concerns in the early periods, have gained more importance today in order to provide entertainment and economic benefits. As a result of the widespread use of mobile devices by almost every member of the society, the efforts of mobile device manufacturers to stay ahead of the competition in both security units and various software for digital images on mobile devices increase the interest in person recognition algorithms. In studies on face recognition algorithms, deep learning techniques have been widely used in image processing, which requires large data and complex calculations. In this study, Alexnet, Vgg16, Vgg19, Resnet50 and Resnet101 deep transfer methods were used in face recognition. The ORL dataset was used to test the methods. The highest success was observed with the Resnet101 model with %99,1. The lowest success was obtained with Vgg models.

Benzer Tezler

  1. Aktarım derin öğrenme metotları ile yüz ifadelerinden duygu tespiti

    Emotion detection from facial expressions with transfer deep learning methods

    SADİ TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YILMAZ KAYA

  2. Derin öğrenme ile yüz tespiti ve tanıma

    Face detection and recognition using deep learning

    BEYZA NUR AYDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN

  3. Derin öğrenme ile insan edimlerinin tanınması

    Human action recognition using deep learning

    TAYYİP ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK

  4. Fine-tuning convolutional neural networks for maritime vessel classification, verification and recognition

    Evrişimli sinir ağlarında eğitim transferi ile gemi sınıflandırma, doğrulama ve tanıma

    CAHİT DENİZ GÜRKAYNAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAFİZ ARICA

  5. Pansharpening using generative adversarial networks with dual discriminators

    Çift ayrıştırıcılı çekişmeli üretken ağlar kullanarak pankeskinleştirme

    NAHİDE NESLİ CESUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER