Face detection in gray-level images by knowledge and template based methods
Bilgi ve şablon tabanlı yöntemlerle gri seviyeli imgelerde yüz sezimi
- Tez No: 82917
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET BÜLENT SANKUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
ÖZET Resimlerde insan yüzlerini sezmenin çok sayıda uygulama alam bulunmaktadır. Yüz tanıma sistemlerinin ilk adımı sahnedeki yüzün konumunu ve boyutunu belirlemektir. Yüz sezmenin potansiyel uygulama alanları arasında çoğulortam arşiv taraması, insan-makine arayüzü ve MPEG-4 ya da görüntülü telefon gibi video kodlama uygulamaları sayılabilir. Gri seviyeli durağan imgelerde yüzlerin bulunmasi probleminin temel zorluklan, ışıklandırma ve kamera açısındaki değişimler, ölçeklendirme ya da döndürme gibi deformasyonlar ve toplamsal gürültü gibi bütün nesne tanıma problemlerinde karşılaşılan zorluklarla sınırlı değildir. İnsan yüzlerinin esnek olmaları ve gözlük, sakal, bıyık gibi aksesuarların varlığı, problemi daha da karmaşıklaştırmaktadır. Bu tezde karma bir algoritma önerilmektedir. Bilgi ve şablon eşleme tabanlı algoritmalar birleştirilerek güvenilir bir yüz bulma sistemi tasarlanmaya çalışılmıştır. Gerçeklenen sistem çeşitli imgeler üzerinde sınanmış ve sonuçlar verilmiştir.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT Human face detection has a number of practical applications. It is the initial step of most face recognition systems. Its potential applications include multimedia archive browsing, human-machine interface, video coding, e.g. MPEG-4, or videophone applications, etc. The basic difficulties of detecting faces in gray-level still images are not limited to the variations in illumination conditions, viewpoint variations, deformations like scaling and rotation and additive noise. Face detection problem is even more difficult because of the non- rigidity of the human face and accessories like glasses, moustache, beard, etc. In this thesis, a hybrid algorithm for face detection is proposed. Knowledge and template matching based object recognition algorithms are combined to design a reliable face detector. The algorithm is tested on several images and examples of detection results are given.
Benzer Tezler
- Yerel görünüm ve derin modeller kullanarak hibrit bir yüz tanıma yaklaşımı
A hybrid face recognition approach using local appearance and deep models
MERT ARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- 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
- Nicemlenmiş yerel zernike momentlerle trafik işaretlerinin sınıflandırılması
Traffic sign classification with quantized local zernike moments
EMRAH BAŞARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Derin öğrenme ve geleneksel makine öğrenme teknikleri kullanılarak manda yüz tanıma modellerinin geliştirilmesi
Development of water buffalo face recognition models using deep learning and traditional machine learning techniques
NİYAZİ HAYRULLAH TUVAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYozgat Bozok ÜniversitesiTarım Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ORHAN ERMETİN
- Modifiye edilmiş karınca aslanı optimizasyon algoritması kullanılarak bölge büyütme yöntemi ile gri seviye görüntü segmentasyonu
Gray level image segmentation with region growing method using modified ant lion optimization algorithm
BASHIR SHEIKH ABDULLAHI JAMA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURDAN BAYKAN