Geri Dön

Enhancing face recognition using ghost mask

Hayalet maske kullanarak yüz tanıma özelliğini geliştirme

  1. Tez No: 938439
  2. Yazar: MOHAMMED AMIR ZAKARI YAU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ IHAB ELAFF
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Son zamanlarda, Yüz tanıma teknolojisi önemli ölçüde ilerleme kaydetti ve artık gözetim, güvenlik sistemleri ve kişisel kimlik tespiti de dahil olmak üzere birçok farklı alan için hayati önem taşıyor. Bu gelişmelere rağmen özellikle düşük çözünürlüklü fotoğraf, tutarsız aydınlatma ve kısmi kapanma durumlarında sorunlar ortaya çıkmaya devam etmektedir. Bu durumlarda geleneksel yaklaşımlar sıklıkla yüzleri doğru şekilde tanımlamakta zorluk çeker. Hayalet maskelerinin kullanımı gibi tekniklerin bu sorunlara uygulanabilir çözümler olduğu ortaya çıktı. Tanıma doğruluğunu artırmak için“hayalet maskeler”olarak bilinen bir teknik, çok sayıda sanal resmin orijinal yüz görüntüsüyle sentezlenmesini ve hizalanmasını içerir. Orijinal yüz özellikleri, kimlik belirleme algoritmalarının konum, ışık ve kısmi engellerdeki değişikliklere karşı direncini güçlendiren hayalet maskeler kullanılarak geliştirilebilir. Bu araştırma, tanımayı daha yüksek bir doğrulukla geliştirmek için hayalet maske algılamanın entegre edilmesine odaklanmaktadır.

Özet (Çeviri)

In recent times, Face recognition technology has advanced significantly and is now essential to many different fields, including surveillance, security systems, and personal identification. Notwithstanding these developments, problems still arise, especially in situations with low-resolution photos, inconsistent illumination, and partial occlusions. In these situations, traditional approaches frequently have trouble correctly identifying faces. Techniques like the use of ghost masks have come to light as viable answers to these problems. In order to improve recognition accuracy, a technique known as“ghost masks”involves synthesizing and aligning numerous virtual pictures with the original facial image. The original face features can be enhanced by using ghost masks, which strengthens identification algorithms' resistance to changes in position, lighting, and partial obstructions .This research focuses on integrating ghost mask detection to improve recognition with a heightened accuracy.

Benzer Tezler

  1. Enhancing double authentication data security by face mask detection and recognition using k-means algorithm and CNN classification

    Çift doğrulama verilerini geliştirme yüz maskesi algılama ile güvenlik ve k-means algoritması kullanarak tanıma ve CNN sınıflandırması

    MARWAH MOHAMMED HUSSEIN HUSSEIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GALİP CANSEVER

  2. Face detection and recognition system using principal component analysis

    Temel bileşen analizi kullanarak yüz algılama ve tanınma sistemi

    SHERWAN ABDULSATAR ABDULLAH ABDULLAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURHAN ERGEN

  3. Impact of stylization on deep face recognition networks using digital images

    Dijital görüntüler kullanılarak derin yüz tanıma ağları üzerinde stilizasyonun etkisi

    MOHAMMED BASIM MOHAMMED MOHAMMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKUT ARICAN

  4. Emotion recognition using deep learning focusing on the hand and facial expressions

    El ve yüz ifadelerine odaklanan derin oğrenmeyi kullanarak duygu tanıma

    HASANAIN JAWAD RADEEF

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YILMAZ AR

  5. Yüz tanıma tekniğine dayalı yoklama sistemi geliştirilmesi

    Development of an attendance registration system based on face recognition technique

    AHMED B SALEM SALAMH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM AKYÜZ