Recognising human vision vector in 3D using stereo vision system
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 795791
- Danışmanlar: DR. IHAB ABDALLA IBRAHIM MOHAMED ELAFF
- 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: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Belirli bir görüntüdeki bir yüzü keşfetmek için deterministik bir teknik olmadığından, insan yüzü algılama ve tanımlama, mevcut araştırmalarda önemli bir ilgi alanı haline gelmiştir. Ayrıca, fotoğraflardaki yüzleri tanımak için kullanılan algoritmalar, girdi olarak kabul ettikleri görüntü türlerinde oldukça hassastır. Sağlanan renkli sınıf grubu fotoğrafında yüzleri bulmak zordur. Yerleşik algoritmaları ve sezgisel yöntemleri birleştiren bir yöntem kullanıyoruz. Yüzleri bulmak için birkaç basit reddetme bloğunu bir araya getirebiliriz. Yüz olmayanları ortadan kaldırmak için ne kadar spesifik olarak eğitilebilirse, reddetme bloğu o kadar derin olur. Özyüzler, fisher lineer diskriminantlar, maksimum reddetme, sinir ağları, şablon eşleştirme ve özyüzler dahil olmak üzere çok sayıda teknik test edilmiştir. Son olarak, özyüzler, morfolojik süreçler (erozyon gibi) ve cilt rengi segmentasyonu birleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Because there is no deterministic technique to discover a face in a given image, human face detection and identification has grown to be a significant area of interest in current research. Furthermore, the algorithms used to recognise faces in photos are quite precise in the types of images they accept as input. Finding faces in the provided, colored class group photo is the challenge. We employ a method that combines established algorithms and heuristics. We can string together several straightforward rejection blocks in order to find faces. The more specifically it can be educated to eliminate non-faces, the deeper the rejection block. Numerous techniques have been tested, including eigenfaces, fisher linear discriminants, maximal rejection, neural networks, template matching, and eigenfaces. Finally, eigenfaces, morphological processes (such as erosion), and skin color segmentation have been combined.
Benzer Tezler
- Üç boyutlu yüz tanımada lokal özellik temelli yöntemlerin kullanımı ve karşılaştırılması
Comparison and usage of local feature based methods for 3d face recognition
MUHAMMED ENES ATİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAİDE DURAN
- Human action recognition using 3D joint information and pyramidal HOOFD features
3D eklem bilgisi ve piramit HOOFD özniteliğini kullanarak insan aktivitelerini tanıma
BARIŞ CAN ÜSTÜNDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL
- Human body part detection and multi-human tracking in surveillance videos
Gözetleme videolarında insan vücut parçası bulma ve çoklu insan takibi
HASAN HÜSEYİN TOPÇU
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAN KESİM ÇİÇEKLİ
YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
- Manipulation of visually recognized objects using deep learning
Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi
ERTUĞRUL BAYRAKTAR
Doktora
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ
- Mevkisel ve anlamsal göreceli nitelikler yardımıyla görüntü tanıma
Visual recognition via spatially and semantic relative attributes
EMRAH ERGÜL
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SARP ERTÜRK
DOÇ. DR. NAFİZ ARICA