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: 70
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
- Gender and age detection by feature selection using resnet50 based on CNN algorithm
Başlık çevirisi yok
RAWA MOUSA HUSSEIN HUSSEIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER
- 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
- 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
- İşgörenlerin motivasyon araçlarını algılanması düzeyinin belirlenmesine yönelik karşılaştırmalı bir araştırma (Sağlık Bakanlığında bir uygulama)
Employees in the a comparative study of motivation an application ministry of health for the determination of tools perception
MUSTAFA BARLES
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Kamu YönetimiGazi ÜniversitesiBüro Yönetimi Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN KOÇ
- Human presence detection in emergency situations using deep learning based audio-visual systems
Derin öğrenme tabanlı işitsel-görsel sistemler ile tehlike durumunda insan tespiti
İZLEN GENECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU GÜNEL KILIÇ
PROF. DR. HÜSEYİN CEM BOZŞAHİN