Border control using human shape detection
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 829077
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yüz tanıma, iyi bilinen bir biyometrik tanımlama türüdür, çünkü tanınanların yaşamlarına minimum müdahale ile yüksek düzeyde doğruluk sağlayabilir. Yüz kimlik doğrulama prosedürünü işlemek için birkaç benzersiz yöntem vardır. Bu işlemlerin çoğu için önemli güvenlik önlemlerine uyulmalıdır. Otomatik sınır kontrolü (ABC) sisteminde hem makine öğreniminin hem de derin öğrenmenin teorik temelleri derinlemesine incelenir. Birincil ilgimiz sinir ağlarında ve daha spesifik olarak nöronal bağlantıların evrişimli ağlarında yatmaktadır. Ek olarak, derin sinir ağlarının gerçek dünyaya göre nasıl eğitileceğini gösteriyoruz. Deniz ortamında elde edilen fotoğraflardan oluşan yüz ve nesne veri kümelerini kullanarak testler yaptık. Bu araştırmalarda, resimlerin sınıflandırılması için derin cnn'lerin performansını eğitmek ve değerlendirmek için birden fazla teknik kullanılmaktadır. Hızlı kategorizasyon, gerçek zamanlı nesne tanıma kullanan uygulamalar için mutlak bir gerekliliktir. Bu nedenle, modellerin hesaplama performansı, görüntü kategorizasyonunu tamamlamak için gereken süre incelenerek ölçülür. Denemeleri tamamladıktan sonra sonuçları tartışacağız ve bunları geçmiş çalışma bulgularıyla karşılaştıracağız. Ek olarak, çalışmanın sınırlamalarını ele alıyor ve diğer araştırma yollarını öneriyoruz.
Özet (Çeviri)
Face recognition is a well-known kind of biometric identification because it may achieve high levels of accuracy with minimum intrusion into the lives of those being recognized. There are several unique methods for handling the facial authentication procedure. For a lot of these processes, significant safety measures must be observed. In the automated border control (ABC) system the theoretical foundations of both machine learning and deep learning are examined in depth. Our primary interest lies in neural networks, and more specifically convolutional networks of neuronal connections. Additionally, we demonstrate how to train deep neural networks in accordance with the real world. We conducted tests utilizing face and object datasets comprised of photos acquired in a maritime setting. In these investigations, multiple techniques are used to train and evaluate the performance of deep CNNs for the classification of pictures. Rapid categorization is an absolute requirement for applications using real-time object recognition. Because of this, the computational performance of the models is measured by examining the time required to complete image categorization. After completing the trials, we will discuss the outcomes and compare them to past study findings. In addition, we address the limitations of the study and recommend other research avenues.
Benzer Tezler
- Değişken rezolüzyonlu görüntü örnekleyici
Multi resolution image sampler
RIZA CAN TARCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. M. SAİT TÜRKÖZ
- Hücresel nöral ağlar ve uygulamaları
Cellular neural networks and applications
SEVİLAY ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. I. CEM GÖKNAR
- Görüntü işleme teknikleri kullanılarak, 2-boyutlu mamografik verilerde kanserli bölge tanısı
Cancer region diagnosis of 2-dimensional mammographic data using image processing techniques
PELİN GÖRGEL
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- 3 boyutlu arazi üzerinde çoklu otonom insansız hava aracı rota planlaması
Autonomous multi unmanned aerial vehicles path planning on 3 dimensional terrain
NURİ ÖZALP
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Uçak MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ
- Hidrolik asansörlerin bilgisayar yardımıyla analizi
Computer aided analysis of hydraulic elevators
ABDÜLHAMİT ADSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERPİL KURT HABİBOĞLU