Intellignce face recognition system
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 796728
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırmanın amacı, tanıma amacına ulaşmak için dört ana aşamadan ve diğer birçok ikincil süreçten geçen yüz tanıma arayışı için luxand platformlarının kitaplıklarından ve modellerinden yararlanmaktır. Sistem yüz görüntüsünü yakalar ve analiz ve yüz lekeleme sürecini başlatır, ardından yüz özelliklerinin tespit edildiği hizalama aşamasına geçer, ardından hesaplamaların yapıldığı çıkarma aşamasına geçer, tüm bu hesaplamalar ve sayılar dördüncü aşamaya geçer. sonuçların hedeflenen yüz için önceden saklanan bilgilerle karşılaştırıldığı eşleştirme işlemi, tüm bu işlemler yerelliği koruyan projeksiyonları (LPP) kullanır. PCA Doğrusal Ayrım Analizi, yalnızca yüz alanlarını yapılandırmak için kullanılır. PCA, LDA ve LPP, türünün tek örneği teşhis edilmiş model olarak sınıflandırılır. Araştırma Luxaund tekniğinden geçecektir.
Özet (Çeviri)
The purpose of this research is to utilize the libraries and models of the luxand platforms for the seek of facial recgnitions which pass through four main stages and other many secondary process to achieve the goal of recognition. The system capture the face image and start the process of analyess and face spotting to then for the stage of alignment where is the face features are detected then moving to the extraction stage where are calculation are done , all these calculations and numbers move to the fourth matching process where results are compared with previous stored information for the targeted face , all those processes utilize the locality preserving projections (LPP) .the PCA Linear Discrimination Analysis is used to solely structure the face spaces. The PCA, LDA, and LPP are classified of one of a kind diagrmaed model. The research is going to pass through the Luxaund technique.
Benzer Tezler
- Kütüphane ortamında yüz ve parmak izi tanıma sisteminin geliştirilmesi
Development of face and fingerprint recognition system in library environment
MOHAMMED RIDHA MOHAMMED AHMED ALSARRAR
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YASEMİN GÜLTEPE
- Uzaktan eğitime yönelik derin öğrenme tabanlı bir yüz tanıma sistemi tasarımı ve öğrenci başarısına etkisi
Design of a deep learning based face recognition system for distance education and its effect on student success
DİLARA SERTEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE NUR AY GÜL
- Yüz tanıma sistemleri için derin öğrenme tabanlı 3 boyutlu yüz sahteciliği önleme sistemi geliştirilmesi
Development of deep learning-based 3D face fraud prevention system for face recognition systems
ZEYNEP KOYUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL AY
- Suç soruşturmalarında veri madenciliği, yapay zeka, uygulamaları ve geleceği python ve opencv ile gerçek zamanlı yüz tanıma uygulaması
Data mining, artificial intelligence applications and its future in criminal i̇nvestigations real time face recognition application with python and opencv
MURAT YÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriHitit ÜniversitesiAdli Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİL ÖZKINALI
- Development of an end-to-end sign language hand gesture recognition system using novel deep learning methods
Yeni derin öğrenme yöntemleri kullanılarak uçtan uca bir işaret dili el hareketi tanıma sisteminin geliştirilmesi
AHMED KASAPBAŞI
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN CANBOLAT