Geri Dön

Geleneksel öznitelik çıkarma yöntemleri kullanarak derin öğrenme tabanlı yüz tanıma

Deep learning-based face recognition using conventional feature extraction methods

  1. Tez No: 950337
  2. Yazar: HALİT TÜRBEDAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH BAYRAM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Bu çalışma, geleneksel öznitelik çıkarma yöntemleri ile derin öğrenme yöntemlerini birleştirerek yüz tanıma performansını artırmayı amaçlamaktadır. Geleneksel yöntemlerde elde edilen bilgiler ile derin öğrenme algoritmalarının öğrenme yeteneklerini birleştirerek, daha hassas ve güvenilir yüz tanıma sistemi geliştirilmesi hedeflemektedir. Elde edilen sonuçlarla, derin öğrenme ve geleneksel öznitelik çıkarma yaklaşımlarının birleşiminden kaynaklanan performans iyileştirmelerinin ölçülmesi ve değerlendirilmesi planlanmaktadır. Sonuçlar, güvenlik, otomasyon, insan-makine etkileşimi ve daha birçok uygulama alanındaki teknolojik gelişmelere katkı sağlayacaktır.

Özet (Çeviri)

This study aims to enhance facial recognition performance by combining traditional feature extraction methods with deep learning techniques. The goal is to develop a more precise and reliable facial recognition system by leveraging the information obtained from traditional methods alongside the learning capabilities of deep learning algorithms. The results will be used to measure and evaluate the performance improvements arising from the combination of deep learning and traditional feature extraction approaches. These findings are expected to contribute to technological advancements in various application areas such as security, automation, human-machine interaction, and more.

Benzer Tezler

  1. Developing a novel artificial intelligence based method for diagnosing chronic obstructive pulmonary disease

    Kronik obstrüktif akciğer hastalığı teşhisi için yapay zeka tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi

    İNANÇ MORAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR

  2. Manipulation of visually recognized objects using deep learning

    Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi

    ERTUĞRUL BAYRAKTAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ

  3. Öz bilgi destekli derin öğrenme yaklaşımları ile hsg gürültü giderme

    Self-ınformation empowered deep learning approaches for hsı denoising

    ORHAN TORUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL ERDEM

    PROF. DR. MEHMET ERKUT ERDEM

  4. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  5. Classification of ten different motor imagery eeg signals by using deep neural networks

    On farklı motor hareket hayaline ait eeg işaretlerinin derin sinir ağları ile sınıflandırılması

    NURİ KORHAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZÜMRAY ÖLMEZ