Geri Dön

İnsan yüzü modifikasyonu için yeni bir GAN modeli

New GAN model for human face modification

PDF İndir

  1. Tez No: 811263
  2. Yazar: EMRE KARDAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VASIF NABIYEV
  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: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 53

Özet

Günümüzde aktif olarak kullanılan Üretken Çekişmeli Ağlar (GANs) son teknoloji öğrenme algoritmalarındandır. GAN'ın özellikleri sayesinde yüksek karmaşıklıktaki örnekler işlenerek yapay görüntü, ses veya video üretilmesi mümkün hale gelmiştir. Genellikle GAN algoritması kullanan modeller rasgele gürültü örnekleri ile rasgele sonuçlar üretmektedir. Bu çalışmada, yeni bir GAN modeli tasarlandı. Model modifiye edilmesi istenen hedef yüzün, koşullara uygun sonucu oluşturulması üzerinedir. Deneylerde verilen fotoğraflar üzerinde Kadın/Erkek değişimi GAN ile kayda değer bir şekilde başarılmıştır. Aynı model Sakalsız/Sakallı değişimi içinde eğitilerek modelin genel olarak başarılı olduğu da tespit edilmiştir. Ayrıca ağın fotoğrafları eski haline döndürme durumu %90 oranına kadar başarılı olmuştur.

Özet (Çeviri)

Generative Adversarial Networks (GANs) are one of the state-of-the-art machine learning algorithms actively used today. Thanks to the capabilities of GANs, it has become possible to generate artificial images, sound or videos by processing complex examples. Models that generally use the GAN algorithm produce random results with random noise samples In this study, a new GAN model was designed. The model is about creating a result suitable for the conditions of the target face to be modified. The female/male exchange on the photographs given in the experiments was achieved with GAN in a remarkable way. The same model was trained in the Beardless/Bearded change, and it was determined that the model was generally successful. In addition, the success of the network to restore the photos to their original state was 90%.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    271983

    Fleksör tendon onarımlarında kontrolsüz erken mobilizasyon için geliştirilen tansiyon band + modifiye kessler dikiş tekniğinin in vitro sonuçlarının modifiye kessler dikiş tekniği ile karşılaştırılması

    At the flexor tendon repair tansion band + modified kessler suture technique which developed for uncontrolled early motion compared with modified kessler suture technique according to in vitro results

    HAKAN BAŞAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Ortopedi ve TravmatolojiMarmara Üniversitesi

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CİHANGİR TETİK

  2. Tez No

    694501

    Su örneklerinden tetrasiklin uzaklaştırılması amacıyla manyetik nanoparçacıkların yüzey modifikasyonu

    Surface modification of magnetic nanoparticles to remove tetracycline from water samples

    BERK ÖZTÜRK KEMALOĞULLARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Polimer Bilim ve TeknolojisiHacettepe Üniversitesi

    Polimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MESHUDE AKBULUT SÖYLEMEZ

  3. Tez No

    582532

    Neural and cognitive underpinnings of trustworthiness in the prefrontal cortex via optical brain imaging

    Bireylerin güven temelli karar verme süreçlerinin beyinsel izdüşümlerinin optik beyin görüntüleme sistemi kullanılarak incelenmesi

    ALİ TAYLAN BİLİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve TeknolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İNCİ AYHAN

  4. Tez No

    646948

    Bilgisayar gÖrmesine dayalı ve evrişimsel sinir ağları kullanarak yaş ve cinsiyet tahmı̇nı̇

    Age and gender prediction using computer vision and convolutional neural network CNN

    ZINEB FATHI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP KAZAN

  5. Tez No

    152975

    İnsan yüzü bulma ve tanıma

    Human face detection and recognition

    ORHAN ER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. FEYZULLAH TEMURTAŞ

Geri Dön