Geri Dön

Derin öğrenme ile yüz tespiti ve tanıma

Face detection and recognition using deep learning

PDF İndir

  1. Tez No: 811439
  2. Yazar: BEYZA NUR AYDEMİR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN
  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: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Yüz tespiti, bir görüntü içerisinde bulunan yüz bölgelerinin belirlenmesi işlemidir. Bu işlem bir model veya algoritma kullanılarak yüzün konumunu ve sınırlarını belirlemek amacıyla gerçekleştirilmektedir. Yüz tanıma, bir kişinin kimliğini belirlemek amacıyla yüz özelliklerinin analiz edilme işlemidir. Bu tez çalışmasında, derin öğrenme yöntemlerinin kullanıldığı yüz tespiti ve tanıma konusu ele alınmaktadır. Yüz tespiti ve tanıma, günümüzde yapay zeka, görüntü işleme ve bilgisayarlı görü gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Bu alanda var olan çalışmalarda genellikle derin öğrenme metodu olarak evrişimli sinir ağı (CNN) kullanılmaktadır. CNN mimarisinin sunduğu transfer öğrenme destekli CNN metotları bulunmaktadır. Dolayısıyla ön eğitimli CNN modelleri kullanılarak CNN mimarisinin kullanımı daha kolay hale gelmektedir. Tez çalışmasının amacı, yeni doğan bebeklerde yüz tespiti ve tanıma işlemi gerçekleştirmektir. Bebeklerin yüz hatları, yetişkin insanlardan farklı olarak daha küçük ve daha az belirgindir. Bu doğrultuda yüz tanıma işlemi bebekler üzerinde denenmiştir. Literatürde hazır bebek veri seti olmaması sebebiyle ilk olarak bebek görsellerinin bulunduğu veri seti oluşturulmuştur. Veri setindeki görsellerde veri etiketleme işlemi gerçekleştirilmiştir. CNN temelli transfer öğrenme yöntemlerinden EfficentDetLite ve YOLO modelleri kullanılarak modelin eğitimi gerçekleştirilmiştir. Eğitilen model mobil cihazlara entegre edilebilecek TensorFlow tabanlı TensorFlowLite modele dönüştürülmüştür.

Özet (Çeviri)

Face detection is the process of identifying face regions within an image. This process is carried out to determine the position and boundaries of the face using a model or algorithm. Face recognition is the process of analyzing facial features to determine a person's identity. In this thesis, the subject of face detection and recognition using deep learning methods is discussed. Face detection and recognition are used in many fields such as artificial intelligence, image processing and computer vision. Convolutional neural network (CNN) is generally used as a deep learning method in existing studies in this field. There are transfer learning supported CNN methods offered by the CNN architecture. Therefore, the use of CNN architecture becomes easier by using pre-trained CNN models. The aim of the thesis study is to perform face detection and recognition in newborn babies. Babies' facial features are smaller and less pronounced, unlike adult humans. In this direction, the face recognition process was tested on babies. Since there is no readymade baby data set in the literature, the dataset with baby images was first created. Data labeling was performed on the images in the data set. The training of the model was carried out by using EfficientDetLite and YOLO models, which are CNN-based transfer learning methods. The trained model has been transformed into a TensorFlow-based TensorFlowLite model that can be integrated into mobile devices.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    821144

    Yapay zeka teknikleri kullanılarak mikro ifadelerin tespiti ve sınıflandırılması

    Detection and classification of microexpressions using artificial intelligence techniques

    MEHMET ZAHİT UZUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL ÇELİK

    DOÇ. DR. ERDAL BAŞARAN

  2. Tez No

    540219

    Unconstrained face recognition under mismatched conditions

    Eşleşmeyen koşullar altında yüz tanıma

    OMID ABDOLLAHI AGHDAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  3. Tez No

    467496

    Derin öğrenme ile yüz tanıma

    Face recognition with deep learning

    FATIMA ZEHRA ÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL

  4. Tez No

    637322

    Ses sinyallerinden duygu tanıma için farklı yaklaşımlar

    Various approaches to emotion recognition from speech signals

    SEMİYE DEMİRCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HUMAR KAHRAMANLI

  5. Tez No

    759443

    Video dosyalarında yüz tespiti, tanıma ve video içerisindeki zamana göre işaretleme

    Face detection, recognition and time marking in video files

    HÜSEYİN GÖZE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

Geri Dön