Face recognition system using local binary pattern with binary dragonfly algorithm (BDA) to feature selection
Yerel ikili desen kullanan yüz tanıma sistemi özellik seçimi için ikili dragonfly algoritması (BDA) ile
- Tez No: 793971
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Information and Records Management
- Anahtar Kelimeler: Yüz Tanıma Sistemi, Yerel İkili Model, İkili Yusufçuk Algoritması, Face Recognition System, Local Binary Pattern, Binary Dragonfly Algorithm
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Bu tezde öznitelik çıkarımı için yerel ikili desen ve optimum öznitelikleri bulmak için İkili Yusufçuk Algoritması (BDA) kullanılacaktır. Bu, yüz tanıma sistemi için yeni bir metodolojidir. Çeşitli amaçlar için kullanılmak üzere önerilen bir yüz tanıma çerçevesi oluşturulmuştur. Bilgileri hazırlayan yüzün önemli özelliğinin çıkarılması için yerel ikili desen kullandık ve ardından özellik verilerinden en iyi özellikleri bulmak için Binary Dragonfly Algoritmasından (BDA) yararlandık. Önerilen stratejiyi Matlab 2021a ile ORL ve YALE veri setleri üzerinde uygulayacak ve değerlendireceğiz.
Özet (Çeviri)
In this thesis, local binary pattern will use to feature extraction and the Binary Dragonfly Algorithm (BDA) will use to find the optimum features. This is new methodology for face recognition system. A proposed face acknowledgment framework was created to be utilized for various purposes. We utilized local binary pattern for extraction of the important feature of the face that prepare the information and afterward we utilized Binary Dragonfly Algorithm (BDA) for find the best features from feature data. We will execute and assesses the proposed strategy on ORL and YALE data sets with Matlab 2021a.
Benzer Tezler
- Yerel ikili örüntüler ve gri eşdizimlilik matrisi temelli yüz tanıma sistemi
Face recognition system based on local binary pattern and gray level co-occurrence matrix
YOUSEF MUSTAFA ABDALLA ELSHAWESH
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN GÜLTEPE
- Face recognition using image processing and machine learning methods
Görüntü işleme ve makine öğrenme yöntemleri ile yüz tanıma
IMAN RAAD RUSHDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN ŞENGÜL
- Face recognition using LBP, nLBP and αLBPalgorithms
LBP, nLBP ve αLBP algoritmaları kullanılarak yüz tanıma
MEGIR MOHAMMED RASOOL RASOOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSiirt ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN MÜJDAT TİRYAKİ
- A novel and efficient method for face recognition using original and symmetrical samples
Orijinal ve simetrik örnekleri kullanarak yüz tanımı için yeni ve etkili bir yöntem
SAAD OMRAN ELHASHMI ALLAGWAIL
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN SERDAR GEDİK
- Avuç içi tarama yöntemlerini kullanarak bıyometrık kimlik tespiti
Biometric palm scanning methods for identification using new approaches
FARAZ JALALİ DARGHLOU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FIRAT HARDALAÇ