Age and gender detection by face segmentation and modefied cnn algorithm
Yüz bölümlemesi ve modifiye edilmiş cnn algoritması ile yaş ve cinsiyet tespiti
- Tez No: 830548
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TİMUR İNAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, 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: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
“Biyometri”olarak bilinen araştırma alanının temel amacı, bireylerin gözlemlenebilir özelliklerini kullanarak tanımlanmasına yönelik güvenilir yaklaşımların geliştirilmesini araştırmaktır. Biyometrik tanımlama örnekleri, bir bireyin hem fiziksel hem de zihinsel özelliklerini içerir. Bir tür fiziksel tanımlama olarak parmak izleri ve yüz özellikleri karşılaştırılıp analiz edilebilir. İnsan yürüyüşü, bilgisayar görüşünde davranışsal bir tanımlayıcı olarak kullanılma potansiyeline sahip olduğu için araştırılmıştır. Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) ve Destek Vektör Makinesi kullanılarak, bir kişinin adımlarına göre cinsiyetini tahmin etme kapasitesi araştırılmış ve araştırılmıştır (1). SVM). CNN'in yürüyüşe dayalı cinsiyet belirleme konusundaki potansiyel kullanımlarını incelerken, hem yüksek derecede doğruluk hem de ucuz hesaplama maliyeti için çaba göstereceğiz. Bu ortamda çeşitli CNN mimarilerini ve hiperparametrelerini analiz ettik ve denedik.
Özet (Çeviri)
The fundamental purpose of the field of research known as“biometrics”is to explore the development of reliable approaches for identifying individuals using their observable traits. Examples of biometric identification include both physical and mental traits of an individual. As a kind of physical identification, fingerprints and facial features may be compared and analyzed. Human gait has been researched because it has the potential to be used as a behavioral identifier in computer vision Using a Convolutional Neural Network (CNN) and a Support Vector Machine, the capacity to estimate a person's gender based on their stride was explored and investigated (SVM). Throughout our examination of CNN's potential uses for gait-based gender identification, we will strive for both a high degree of accuracy and a cheap computational cost. We analyzed and experimented with a variety of CNN architectures and hyperparameters in this setting.
Benzer Tezler
- Rozasea hastalarında serum zinc-alfa-2 glikoprotein (ZAG) ve insülin düzeyleri ve metabolik sendromla korelasyonu
Serum zinc-alfa-2 glycoprotein (ZAG) and insulin levels in rosacea patients and correlation with metabolic syndrome
RANA BAŞARA ŞAHİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
DermatolojiBalıkesir ÜniversitesiDeri ve Zührevi Hastalıklar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA ARZU KILIÇ
- Face identification, gender and age groups classifications for semantic annotation of videos
Videolara anlamsal açıklama eklemek için yüz tanıma, cinsiyet ve yaş grubu sınıflandırması
GÖKHAN YAPRAKKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. NİHAN KESİM ÇİÇEKLİ
- Yüz resimlerinden çoklu makine öğrenmesi yaklaşımları ile yaş ve cinsiyet bilgisinin tespit edilmesi
Estimating of age and gender information from face images with multiple machine learning methods
UĞUR TURHAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET AKBAŞ
- Görüntü çözünürlüğünün otomatik cinsiyet ve yaş sınıflandırmasındaki etkisinin analizi
Analysis of the effect of image resolution on automatic face gender and age classification
BETÜL CERİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH DEMİRCİ
- Brain-inspired learning for face analysis in artificial neural networks: A multitask and continual learning framework
Yapay sinir ağlarında yüz analizi için beyinden ilham alan öğrenme: Çok görevli ve sürekli öğrenme sistemi
SEFA BURAK OKCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişsel Bilim Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT ÖZGE