Recognition and detection of facial features with masks using deep learning
Derin öğrenmeyle maskelerle yüz özelliklerinin tanıma ve tespiti
- Tez No: 768294
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYCA KURNAZ TURKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Her gün veri hacmi büyüyor ve sonuç olarak daha hızlı işleme ihtiyacı. Bu nedenle, bir insanın bu işlemi yapması zorlaşıyor, bu nedenle veri işlemeyi geliştirmek için hesaplama araçlarını kullanmak ve böylece daha hızlı problem çözümü elde etmek gerekli hale geldi [1] Hepimiz, beynimiz tarafından farklı işlemler gerektiren günlük birçok görevi yerine getiriyoruz, düşündüğümüz ve hissettiğimiz her şeyi yönetmekten sorumludur. Sinir sistemimizin performansına dayalı olarak, insan beyninin işleyişini simüle eden yapay sinir ağları geliştirilmiştir, elde edilen verileri işleyebilmek ve öğrenebilmek, birçok yüz tanıma yönteminin performansı, aydınlatma ve yüz değişikliklerine karşı oldukça hassastır. ifade. Ayrıca, yanlış pozitifler karşısında, yüz tanımada kullanılan her bir tekniğin iddialılığını tespit edebilmek için yüz tanımaya odaklanan örüntü tanımayı araştırmaya ihtiyaç vardı.
Özet (Çeviri)
Every day the volume of data grows and, consequently, the need for faster processing. Thus, it becomes difficult for a human to perform this processing, for this reason it became necessary to use computational tools to improve data processing, thus obtaining faster problem resolution [1] We all perform several tasks daily which require different processing by our brain, responsible for managing everything we think and feel. Based on the performance of our nervous system, artificial neural networks were developed, which simulate the functioning of the human brain, being able to process and learn from the data obtained the performance of many facial recognition methods is highly sensitive to changes in lighting and facial expressions. In addition, in the face of false positives, there was a need to delve into pattern recognition focused on facial recognition so that it is possible to identify the assertiveness of each technique used in facial recognition
Benzer Tezler
- Yerel görünüm ve derin modeller kullanarak hibrit bir yüz tanıma yaklaşımı
A hybrid face recognition approach using local appearance and deep models
MERT ARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Detection of presentation attacks for face recognition systems
Yüz tanıma sistemlerinde yanıltma ataklarının tespiti
MEHMET FATİH GÜNDOĞAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM
- Yüzdeki nirengi noktalarının koşullu regresyon ormanları ile saptanması
Facial feature detection using conditional regression forests
GENCER VURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Real-time detection and tracking of human eyes in video sequnces
Video görüntülerinde gerçek zamanlı insan gözü saptama ve takibi
ZAFER SAVAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR HALICI
- Derin öğrenme ile yüz tespiti ve tanıma
Face detection and recognition using deep learning
BEYZA NUR AYDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN