Online local algorithms for linear discriminant analysis with application to face recognition
Yüz tanıma uygulamalı doğrusal ayırtaç analizi için çevrimiçi yerel algoritmalar
- Tez No: 109549
- Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL ÖZMEHMET
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Doğrusal diskriminant analizi, Sinir ağları, Yüz tanıma, Algorithms, Linear discriminant analysis, Nerve net, Face recognition
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Bu çalışmada, sınıf ayrıştırılabilirliğini koruyan öznitelikleri çıkarmak için Doğrusal Ayırtaç Analizi (LDA) gerçekleyen tek katmanlı sinir ağı modeli ve farklı öğrenme algoritmaları önerildi. LDA çözümü genelleştirilmiş özdeger probleminin çözümünü gerektirir, dolayısı ile bu öğrenme algoritmaları genelleştirilmiş özdeger ve özvektörlerin çıkarılması için kullanılır. Algoritmalar ağırlıkların büyüklüğü üzerindeki belli koşullar altında iki farklı yaklaşım kullanılarak bulunmuştur: (i) Düzeltmeli öğrenme (ii) Hebbian öğrenme. Ağ yapısı iki farklı bağlantıdan oluşmaktadır; giriş ünitelerinden çıkış ünitelerine direkt uzanan ileri besleme bağlantısı ve çıkış üniteleri arasındaki yanal bağlantılar. Algoritmalar sadece yerel olmayıp çevrimiçidirler, yani girişler veri akışı olarak düşünülmüştür. Algoritmalar ayrıştıncı güçleri azalan sırada olarak LDA özniteliklerini çıkarmaktadır. Yanal bağlantılara sahip ağ için Hebbian öğrenme algoritmasının yakınsanma analizi yapılmıştır. Bu teorik analize ek olarak yakınsama özelliklerini test etmek için çeşitli öğrenme algoritmalarının detaylı simulasyonu verilmiştir. Çalışma, tanıma performansı önerilen öğrenme ile elde edilmiş özniteliklerin kullanımı ile elde edilen yüz tanıma uygulamasıyla sona ermektedir. XC YÜKSEKÖĞRETİM KUftUU) DOKÜMANTASYON MERKEZİ
Özet (Çeviri)
ABSTRACT In this study, we propose a single-layer neural network structure, and several learning algorithms to perform Linear Discriminant Analysis (LDA) in order to extract features preserving class separability. The solution of LDA requires the solution of Generalized Eigenvalue problem, so these learning algorithms are used for extracting generalized eigenvalues and eigenvectors. The learning algorithms are found by using two distinct approaches: (i) the error correction learning, and (ii) the hebbian / anti-hebbian learning under certain constraints on the norm of the weights. The network structure has two types of connections: the feedforward connection, directed from input units to the output units directly, and the lateral ones extending among the output units. Algorithms are online in addition to being local, namely, the network inputs are considered as a flow of data. The algorithms provide the LDA features that are extracted in descending order of discriminative power. The convergence of the system has been analyzed for an algorithm realizing Hebbian type learning of a neural network structure with lateral connections. In addition to this theoretical discussion, a detailed simulation of various learning algorithms are presented for an experimental test of their convergence properties. The work ends with an application of the theoretical knowledge about the LDA to the face recognition problem to demonstrate the recognition performance using features extracted with the proposed learning rule.
Benzer Tezler
- Topology and bandwidth adaptation in optical WDM backbone networks with dynamic traffic
Değişken veri trafikli optik WDM omurga ağlarında topoloji ve bant genişliği uyarlama
AYŞEGÜL GENÇATA
Doktora
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BÜLENT ÖRENCİK
- Çok makinalı güç sistemlerinde parametre adaptif kontrol yönteminin incelenmesi
Investigation of parameter adaptive control method for MMPS
AYŞEN DEMİRÖREN
Doktora
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. M. EMİN TACER
- Bir robot manipülatör için adaptif model izleme kontrol sistemi
An Adaptive model following control system for robotic manipulators
İHSAN ÖMÜR BUCAK
- How cryptographic implementations affect mobile agent systems
Şifreleme gerçekleştirmelerinin gezgin aracı internet sistemlerini nasıl etkilediği
İSMAİL ULUKUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Veri ambarı oluşumunda kullanılan teknolojilerin incelenmesi ve veri ambarlarının kişiye özel üretimde kullanımı
Examination of technologies used for building data warehouses and use of data warehouses in mass customization
ŞEFİK EĞRİBOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. HALİL HALEFŞAN SÜMEN