Geri Dön

Face recognition using geometric features and template matching

Geometrik öznitelikler ve şablon eşleme kullanarak yüz tanıma

  1. Tez No: 93018
  2. Yazar: ERDOĞAN DEDE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. METE SEVERCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Geometrik yüz öznitelikleri, geometrik özniteliklere dayalı öznitelik bulma, ağırlıklandırılmış euclidean uzaklığı, şablon eşleme. VI, Geometric face features, feature extraction based on geometric features, face recognition, weighted euclidean distance, template matching. IV
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 135

Özet

oz GEOMETRİK ÖZNİTELİKLER VE ŞABLON EŞLEME KULLANARAK YÜZ TANIMA DEDE, Erdoğan Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Mete SEVERCAN Aralık 2000, 121 sayfa Bu tezde, geometrik özniteliklere dayalı bir yüz tanıma sistemi geliştirilmektir. Sistem üç aşamadan oluşmaktadır: yüz bulma, öznitelik bulma ve tanıma. Yüz bulma aşamasında, ayrıta dayalı basit bir algoritma uygulanmıştır. Yüz öznitelikleri için, göz yerleşimleri, burun yerleşim parametreleri, ağız yerleşimleri ve iki kulak ara mesafesi gibi geometrik özniteliklerin hesaplanmasına dayalı algoritmalar geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Özniteliklerin düzgelenmesinde göz-ağız arası düşey uzaklık bir birim olarak değerlendirilmiştir. Tanıma safhasında, Özniteliğe dayalı ve Yüze dayalı olmak üzere iki tip tanıma algoritmasıuygulanmıştır. Özniteliğe dayalı geliştirilmiş algoritmalar, geleneksel Euclidean uzaklık benzeşim ölçümü ve ağırlıklandırılmış Euclidean uzaklık benzeşim ölçümü esaslarına dayanmaktadır. Yüze dayalı geliştirilmiş algoritmalar ise önişlemli veya önişlemsiz ve Laplacian-of-Gaussian şablon eşleme esasına dayanmaktadır. Bu algoritmalar, Yale ve Purdue yüz veritabanlarından oluştrulmuş bir veritabanı üzerinde denenmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT FACE RECOGNITION USING GEOMETRIC FEATURES AND TEMPLATE MATCHING DEDE, Erdoğan M.S., The Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Mete SEVERCAN December 2000, 121 pages A face recognition system based on geometric face features is developed in this thesis. The system consists of three stages; face detection, feature extraction and recognition. A simple edge-based detection algorithm has been implemented in the face detection stage. Algorithms have been developed and implemented for facial features based on the computation of a set of geometrical features, such as eye locations, nose position parameters, mouth position and ear-to-ear width. Eye-to- mouth distance has been utilized as a unit value for normalization of the features. In the recognition stage, two types of algorithms have been implemented: Feature- 111based and Template-based. Feature-based recognition algorithms developed are based on the conventional euclidean distance similarity measure and the weighted euclidean distance similarity measure. Template-based recognition algorithms developed are based on the template matching technique with or without preprocessing and Laplacian-of-Gaussian (LoG) of template images. The algorithms that have been developed are tested on a database generated by using Yale and Purdue face Databases.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    181036

    Recognition of human face expressions

    İnsan yüz ifadelerinin tanınması

    EMRAH ENER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METE SEVERCAN

  2. Tez No

    55873

    Face recognition using eigenfaces

    Başlık çevirisi yok

    İLKER ATALAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  3. Tez No

    328498

    Classification of hand images using geometric features

    Geometrik öznitelikler kullanarak el görüntülerinin sınıflandırılması

    NESLİHAN KARAKURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. METEHAN MAKİNACI

  4. Tez No

    686230

    Görüntü işleme teknikleri ve evrişimsel sinir ağları kullanılarak yüz ifadesinden duygu tespiti

    Facial expression recognition using image processing techniquesand convolutional neural networks

    FATİH ALTEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN DEMİR

  5. Tez No

    178250

    Dijital fotogrametri teknikleri ile kişi tanıma

    Personal identification with digital photogrammetrical tecniques

    ABDULLAH VARLIK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Jeodezi ve FotogrametriSelçuk Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZŞEN ÇORUMLUOĞLU

Geri Dön