Geri Dön

Enhancing double authentication data security by face mask detection and recognition using k-means algorithm and CNN classification

Çift doğrulama verilerini geliştirme yüz maskesi algılama ile güvenlik ve k-means algoritması kullanarak tanıma ve CNN sınıflandırması

  1. Tez No: 798956
  2. Yazar: MARWAH MOHAMMED HUSSEIN HUSSEIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GALİP CANSEVER
  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: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Yüz algılama, hem pratik hem de zorlayıcı olduğu için araştırılması ilginç bir konudur. Yüz Tanıma, çok çeşitli pratik uygulamalar için o kadar önemlidir ki, yüz sorununu çözmek algılama genellikle ilk adımdır. Önceki araştırma çabaları çoğunlukla yüz tanıma; ancak, yüz algılama artık daha fazla önem kazanıyor. Bunun nedeni ise yüz tanıma sistemleri, özellikle kaotik görüntüler için yüz algılama sistemlerine ihtiyaç duyar. Bu araştırmanın temel katkısı, yüz özelliklerini kategorize etmektir. İstatistiksel öğrenme yöntemlerini kullanarak. Bu, olabildiğince çok yüz özelliğinin tanımlanmasını ve etiketlenmesini içerir. araştırılan nitelikler hakkında önceden bilgi sahibi olmadan bir dizi örnek görüntüden mümkündür. %95'in üzerinde tespit oranları ile ağızların tanımlanmasında mükemmel sonuçlar elde edilmiştir. yüzde ve ağızları manuel olarak tanımlamayla ilişkili olanlara eşdeğer hatalar. Bir parçası olarak Mevcut çalışmada, en önemli özelliklerin dedektörleri ve sınıflandırıcıları oluşturulmuştur. İçinde Buna ek olarak, lens sıralayıcı takdire şayan bir performans sergiledi ve yaklaşık %93'lük tanımlama oranlarına ulaştı. kontrollü koşullara sahip veritabanları ve kontrolsüz ayarlara sahip veritabanlarında %90. Sonrasında ağız detektörü kullanılarak, bıyık ve sakal için sınıflandırıcılar oldukça iyi performans gösterdi. Yapılandırılmamış veri kümelerinde bile %93'ün üzerinde bir tespit oranı elde ettiler.

Özet (Çeviri)

Face detection is an interesting topic to investigate since it is both practical and challenging. Face recognition is so essential to a broad range of practical applications that solving the issue of face detection is often the first step. Prior research efforts concentrated mostly on the challenge of face recognition; however, face detection has now received greater consideration. This is because face recognition systems need face detection systems, particularly for images with a chaotic backdrop the fundamental contribution of this investigation is to categorize face characteristics using statistical learning methods. This includes identifying and labelling as many facial traits as possible from a series of sample images without previous knowledge of the researched qualities. Excellent results were obtained in the identification of mouths, with detection rates above 95% percent and mistakes equivalent to those associated with manually identifying mouths. As part of the current study, detectors and classifiers of the most crucial properties were created. In addition, the lens sorter performed admirably, achieving identification rates of about 93% in databases with controlled circumstances and 90% in databases with uncontrolled settings. After using the mouth detector, classifiers for moustaches and beards performed remarkably well. Even with unstructured datasets, they obtained a detection rate of above 93%.

Benzer Tezler

  1. Supercapacitors based on functionalized carbon materials

    İşlevselleştirilmiş karbon malzeme temelli süperkapasitörler

    AYŞE SALİHA KORKUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL URALCAN

  2. Lifli polimerle güçlendirilen betonarme yapı elemanlarının kapasite hesabı için analitik yöntemler

    Enhancing capacity of reinforced concrete members with FRP using analytical method

    KASIM POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İnşaat MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Mekanik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BABÜR DELİKTAŞ

  3. Enerji depolama sistemlerine bir uygulama olarak kurşun asitli bataryaların çift katlı olarak yeniden tasarlanması

    Redesigning of double-decker lead acid battery to energy storage systems as an application

    BÜLENT DEMİREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. ŞULE KUŞDOĞAN

  4. Uluslararası çifte vergilendirme sorunu ve Türkiye'de çifte vergilendirmeyi önleme anlaşmalarının hukuki etkinliği

    International double taxation and legal issues effectiveness of double taxation agreement in Turkey

    UĞUR KIZILGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    HukukSakarya Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FURKAN BEŞEL

  5. Prostat kanseri biyobelirteçlerinin tayini için nanoplazmonik platformların hassasiyetinin arttırılması

    Enhancing the sensitivity of nanoplasmonic platforms for detecting prostate cancer biomarkers

    SEMİH ÇALAMAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BiyolojiHacettepe Üniversitesi

    Nanoteknoloji ve Nanotıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEZBAN ULUBAYRAM