Geri Dön

Recognising human vision vector in 3D using stereo vision system

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 795791
  2. Yazar: AHEBHAMEN SAMUEL OSAHON
  3. Danışmanlar: DR. IHAB ABDALLA IBRAHIM MOHAMED ELAFF
  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: Üsküdar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZAİDE DURAN

  2. Human action recognition using 3D joint information and pyramidal HOOFD features

    3D eklem bilgisi ve piramit HOOFD özniteliğini kullanarak insan aktivitelerini tanıma

    BARIŞ CAN ÜSTÜNDAĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL

  3. 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

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİHAN KESİM ÇİÇEKLİ

    YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY

  4. Manipulation of visually recognized objects using deep learning

    Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi

    ERTUĞRUL BAYRAKTAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ

  5. Mevkisel ve anlamsal göreceli nitelikler yardımıyla görüntü tanıma

    Visual recognition via spatially and semantic relative attributes

    EMRAH ERGÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SARP ERTÜRK

    DOÇ. DR. NAFİZ ARICA