Geri Dön

Novel AI- based face recognition framework using deep neural networks and bounding box annotation

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 746188
  2. Yazar: RASHA KHALID OMAR AL-OMARY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
  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: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Bu yüksek lisans Bu gelişmiş araştırma, görüntü işleme ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak yüz tanımlama için çoklu pozlama görüntü işlemeye odaklanır. Bir Derin Sinir Ağı (DNN) kullanan görüntü işleme optimizasyon görevine dayalı bir görüntü derin öğrenme sisteminin oluşturulması, yüz algılama için tüm şekil kenarlarının yumuşatılmasına özel önem verilen sıcak bir konudur. Proje için, DNN tabanlı bir derin öğrenme özel modeli oluşturuldu ve DNN yaklaşımı, değişen derecelerde değişen yarım tür görüntü işleme prosedürleriyle birlikte kullanıldı. Kenarları yüksek doğrulukta ayırt etmek için yüksek kenar kanalının değerlendirilmesi şaka altındaydı. Mevcut konuşmada, önerilen düzleştirme sistemi, bilginin %70'inin hazırlık, %20'sinin test için ve %10'unun onay etkileşimi için kullanıldığı resim işleme ve iyileştirmeyi kullanan akla gelebilecek ön tarama stratejileri dahil olmak üzere kemik kalınlığına dayalıdır. Özel derin öğrenme modeli yapılarının çeşitli derinliklere hitap etmesi amaçlandı. Konsantre aynı şekilde, örneğin düşük hazırlık hızı ve basitliğin olmaması gibi faydalı derin öğrenme güçlüklerinin yanıtlarını toplamda %98.19 hassasiyetle gözlemlemeye çalışır. Görüntüleme ve derin öğrenme ardışık düzenleri, dikkate alınan birden çok araçla MATLAB programlama dili kullanılarak mevcut paralellikten yararlanmak için optimize edilmiştir

Özet (Çeviri)

This master's This advanced research focuses on multi-exposure image processing for face identification using image processing and deep learning approaches. The construction of an image deep learning system based on image processing optimization task utilizing a Deep Neural Network (DNN) is a hot topic, with special attention paid to the smoothening of all the figure edges for face detection. For the project, a DNN-based profound learning custom model was created, and the DNN approach was used with varying degrees of altering half breed image handling procedures. Evaluating for high edge channel to distinguish edges at high exactness has been under banter. In current conversation, the recommended smoothening system is bone thickness based including conceivable prescreening strategies utilizing the picture handling and improvement where 70% of information was utilized for the preparation, 20% for testing and staying 10% for the approval interaction. The custom profound learning model structures were intended to address various profundities. The concentrate likewise endeavors to observe answers for useful profound learning difficulties, for example, low preparation speed and absence of straightforwardness with a precision of 98.19% totally. The imaging and deep learning pipelines are optimized to exploit the available parallelism using the MATLAB programming language with multiple tools under consideration.

Benzer Tezler

  1. Comicverse: Expanding the frontiers of ai in comic books with holistic understanding

    Comicverse: Bütünsel anlayışla çizgi romanlarda yapay zekanın sınırlarını genişletmek

    GÜRKAN SOYKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DENİZ YURET

    PROF. DR. TEVFİK METİN SEZGİN

  2. Yapay zekâ ve kentsel sistemler: Akıllı ulaştırma sistemlerinin kentsel güç içindeki rolü

    Artificial intelligence and urban systems: The role of intelligent transportation systems in urban power

    AHMET ZİYAEDDİN TÜRKKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilim ve TeknolojiBahçeşehir Üniversitesi

    Kentsel Sistemler ve Ulaştırma Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İREM ŞANAL

  3. A morphological neural network approach to generative adversarial networks for superior image generation.

    Üstün görüntü üretimi için üretken düşman ağlara morfolojik sinir ağı yaklaşımı.

    ISLAM MAHMOUD MOMTAZ MOHAMMED NAGEIB AHMED SADEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM

  4. A secure 5G data communication protocol based novel ai technique

    Başlık çevirisi yok

    AHMED NAIF HADI ALJBOURI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ

  5. Automatic web service composition with ai planning

    Yapay zeka planlama teknikleri ile otomatik web servis bileşimi

    MEHMET KUZU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİHAN KESİM ÇİÇEKLİ