Classification algorithms based on recognition to improve the accuracy and error rate
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 770142
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Cinsiyet tahmini, Makine öğrenmesi, Sınıflandırma, Ön işlem, Öznitelik, Gender estimation, Machine learning, Classification, Pretreatment, Feature extraction
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilgisayarla görme teknolojisi, görsel gözetim sisteminin yaygınlaşması ve insan ve bilgisayar makineleri arasındaki etkileşim sistemleri nedeniyle insanın günlük yaşamında önemli bir yere sahiptir. Son birkaç yılda cinsiyet tanıma ve tanımlama, bilgisayarlı görme sistemlerinin bir parçası olarak büyük ilgi görmektedir. Biyometrik tanımlama ve tanıma sistemleri, parmak izi, yüz, göz, ses, iris vb. bir insanın birçok biyometrik karakterine dayalı olarak daha verimli ve güvenilir kimlik doğrulama yetenekleri sunabilmesi nedeniyle giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Geleneksel sınıflandırma algoritmaları İnsanların sınıflandırılmasına ve tanınmasına yardımcı olabilecek çok sayıda özelliğe sahip olduğu için biyometrik sistemlerde önerilmez. Bu tezde, insanın tanımlanmasını ve tanınmasını sağlamak için iki önemli insan biyometrik belirleyicisi kullanılmıştır. Bu çalışmada kişinin kadın mı erkek mi olduğunu tanımak için yüz görüntüleri ve ses dalgası sinyalleri kullanılmıştır. Bu çalışmada üç güçlü sınıflandırma algoritması kullanılmıştır (NB, SMO, J48) ve hem yüz görüntülerinde hem de ses sinyallerinde %99'dan fazla doğruluk verir ve bu çalışmada hız kavramında hızlı olduğu düşünülen bu çalışmada önerilen çalışma ve erkeğin kadından tanınması doğru bir şekilde yapılır.
Özet (Çeviri)
Computer vision technology have a significant role in the human being's daily life due to, the expansion of visual surveillance system as well as the interaction systems between humans and computer machines. In the recent few years' gender recognition and identification get a vast amount of attention as a part of the computer vision systems. Biometric identification and recognition systems are becoming increasingly significant, due to its capable of providing more efficient and reliable abilities of identity verification based on many biometrical characters of a human beings such as fingerprints, face, eye, voice, iris, etc. conventional classification algorithms not recommended in with the biometrical systems since it has a large number of features that can help in classification and recognition of human beings. In this thesis two important biometrical charterers of human are used in order to accomplish the identification and recognition of human being. The facial images as well as, voice wave signals of persons are used in order to recognize the person whether it was a female or a male in this study. Three powerful classification algorithms are used in this study (NB, SMO, J48) and gives an accuracy more than 99% in both facial images and voice signals as well as the proposed work in this study considered to be fast in the concept of speed and the recognition of male from the female is performed in accurate manner.
Benzer Tezler
- Sayısal haritalama teknikleri kullanılarak DNA dizilimleri üzerinden lösemi hastalığının temel türlerinin yapay zeka tabanlı algoritmalar ile sınıflandırılması
Classification of main types of leukemia disease with artificial intelligence-based algorithms on the DNA sequences using digital mapping techniques
FATMA AKALIN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Emotion recognition using deep learning focusing on the hand and facial expressions
El ve yüz ifadelerine odaklanan derin oğrenmeyi kullanarak duygu tanıma
HASANAIN JAWAD RADEEF
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YILMAZ AR
- Classification of the effects of natural disasters on structures through social media posts with machine learning methods
Sosyal medya paylaşımları üzerinden doğal afetlerin yapılar üzerindeki etkilerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırılması
UTKU SÜSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM AKTAŞ
- Comparison of feature selection and extraction methods and active learning in voice based emotion recognition systems
Ses duygu tanıma sistemlerinde aktif öğrenme ve öznitelik seçme ve çıkarma yöntemlerinin karşılaştırılması
TOLGA ATALAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN
- Breast cancer data classification using SVM, NB and KNN algorithms
SVM, NB ve KNN kullanımı ile göğüs kanseri veri sınıflandırması
BURCU MERAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAMİL ORUÇOĞLU