Python ve opencv ile yüz tanıma ve otomatik blur uygulaması
Face recognition and automatic blur application with python and opencv
- Tez No: 935140
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ATİLLA ERGÜZEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Face recognition, OpenCv, Image processing, Python, Blur, Gaussian Blur
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yerel Yönetimler ve Şehircilik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Gelişen teknoloji, artan nüfus, hareketlenen şehir hayatı ve bilişim teknolojilerini yoğun bir şekilde kullanan kurumlar insanların ve nesnelerin daha hızlı ve daha efektif bir şekilde tanımlanıp sınıflandırılmalarını zorunlu kılmaktadır. Önceki yıllarda her türlü arama, sınıflandırma devlet memurları ya da görevli personelin yardımıyla yapılmaktaydı. Günümüzde ise otomatik, akıllı sistemler hangi memurun işe gelmediğini tespit edebiliyor, otoyollardaki geçişlerde plaka tanıma sistemleri ile hızlı geçişler sağlanıyor, Biyometrik güvenlik sistemleri yardımıyla şahsi verilerin ve bilginin güvenliği kolay bir şekilde gerçekleştiriliyor. Bu çalışmada yüz tanıma algoritmaları ve yaklaşımları ele alınmış ve açık kaynaklı görüntü işleme kütüphanesi olan OpenCv tanıtılmıştır. Yüz tanımanın 6 temel aşaması vardır. Bu 6 aşama algılama, hizalama, ölçüm, simgeleme, eşleştirme ve doğrulama/tanımlamadır. Sima tespit ve tanıma işleminde temel olarak kabul edilmiş iki prensip vardır. Bu prensipler özelliksel ve görünümsel prensiplerdir. İlk kez ortaya çıkmış yaklaşım özelliksel yaklaşımdır. Özelliksel yaklaşımda yüzün ayırt edici noktaları belirlenerek bu noktalar arasındaki uzaklıklar ölçülerek kıyaslanır. Görünümsel yaklaşım biraz daha kompleks ve karmaşıktır. Görüntüler bir havuzda toplanarak şablonlar oluşturulur ve bu şablonlar üzerinden eşleştirmeler yapılır.
Özet (Çeviri)
Improving technology, increasing population, complicated urban life and institutions make it necessary to define and classify people and objects more quickly and more effectively. It is not possible to make classification and recognition by placing civil servants and officials like the times before. Automatic and smart systems can now determine easily those who do not come to work. Even in motorways crossings, plate recognition systems are now installed, and fast transitions are provided. In this paper, face recognition algorithms and approaches are discussed and open-source image processing library OpenCv is introduced. There are 6 basic stages of face recognition. These 6 stages are detection, alignment, symbolization, matching and verification / identification. Two basic mottoes which are view-based and property-based mottoes exist in the face finding and recognition process. The first motto is a property-based motto. In the feature-based motto, the points of faces are determined and the distances between these points are compared and measured. The view-based motto is a little more complicated. Images are collected in a repository and templates are created and mapped via these templates.
Benzer Tezler
- Python ve OpenCv ile yüz tanima ve otomatik Blur uygulaması
An application recognizing faces and applying Gaussian Blur in OpenCv and Python
MUHAMMED EMİN TOMBAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLLA ERGÜZEN
- Suç soruşturmalarında veri madenciliği, yapay zeka, uygulamaları ve geleceği python ve opencv ile gerçek zamanlı yüz tanıma uygulaması
Data mining, artificial intelligence applications and its future in criminal i̇nvestigations real time face recognition application with python and opencv
MURAT YÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriHitit ÜniversitesiAdli Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİL ÖZKINALI
- Bankacılıkta uzaktan müşteri ediniminde müşteri kimliğinin doğrulanması ve canlılık tespitinin makine öğrenmesi ile gerçekleştirilmesi
Realizing with machine learning customer identity verification and vitality detection in the banking remote customer acquisition
ŞEYMA NUR KARAKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAZİM İŞCAN
- Yüz tanıma sistemlerinde canlılık analizi
Liveness detection in face recognition systems
TUGAY BOZİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAN KAHRAMAN
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile el ve yüz analizi tahminlemesi
Hand and face analysis prediction with machine learning methods
HÜSNEİREM KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYHAN AYAR