Geri Dön

Face recognition using eigenfaces and neural networks

Özyüzler ve yapay sinir ağları kullanarak yüz tanımı

  1. Tez No: 143119
  2. Yazar: VOLKAN AKALIN
  3. Danışmanlar: PROF.DR. METE SEVERCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yüz tanıma, Yüz doğrulama, Ana bileşen analizi, Yapay Sinir ağı, Özvektör, Özyüz, Face recognition, Face authentication, Principal component analysis, Neural network, Eigenvector, Eigenface
  7. Yıl: 2003
  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: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde, ana bileşen analizi ve yapay sinir ağlarına dayanan bir yüz tanıma sistemi geliştirilmiştir. Sistem üç aşamadan oluşmaktadır; önişlem, ana bileşen analizi, ve tanıma. Önişlem aşamasında, parlaklık dengelenmesi ve baş ayarlanması yapılmıştır. Yüz tanıma için çok önemli olan yüz görünüşlerinin bulunması için ana bileşen analizi uygulanmıştır. Başlangıç eğitim setinden özvektörler ve özyüzler hesaplanmıştır. Yüzler, özyüzler ile geliştirilmiş uzaya yansıtılmış ve özyüzlerin ağırlıklı toplamları ile ifade edilmişlerdir. Bu ağırlıklar yüzleri ayırt etmek için kullanılacaktır. Bu ağırlıkları kullanarak, yüz veritabanını oluşturmak ve yüzleri tanımak için yapay sinir ağlan kullanılmıştır. Bu çalışmada, her bir kişi için ayrı bir yapay sinir ağı kullanılmıştır. Verilen yüz ilk olarak özyüz uzayına yansıtılarak yeni tanımlayıcıları elde edilir. Bu yeni tanımlayıcılar daha önce eğitilmiş ağlara giriş olarak kullanılır ve her bir kişinin ağma uygulanır. En yüksek sonucu veren ağ eğer daha önce tanımlanmış eşik değerinin üzerindeyse seçilir ve bu ağa sahip kişi aranan kişi olarak belirtilir. Geliştirilen bu algoritmalar, ORL, Yale ve Feret yüz veritabanlan üzerinde tets edilmiştir.

Özet (Çeviri)

A face authentication system based on principal component analysis and neural networks is developed in this thesis. The system consists of three stages; preprocessing, principal component analysis, and recognition. In preprocessing stage, normalization illumination, and head orientation were done. Principal component analysis is applied to find the aspects of face which are important for identification. Eigenvectors and eigenfaces are calculated from the initial face image set. New faces are projected onto the space expanded by eigenfaces and represented by weighted sum of the eigenfaces. These weights are used to identify the faces. Neural network is used to create the face database and recognize and authenticate the face by using these weights. In this work, a separate network was build for each person. The input face is projected onto the eigenface space first and new descriptor is obtained. The new descriptor is used as input to each person's network, trained earlier. The one with maximum output is selected and reported asthe host if it passes predefined recognition threshold. The algorithms that have been developed are tested on ORL, Yale and Feret Face Databases.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    129326

    A Hybrid biometric system: Combining hand and face verification

    Melez bir biyometrik sistem: El ve yüz onaylamanın birleştirilmesi

    CENKER ÖDEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE AKARUN

  2. Tez No

    115003

    Face recognition using Gabor wavelet transform

    Gabor dalgacıklarını kullanarak yüz tanıma

    BURCU KEPENEKCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. A. AYDIN ALATAN

    DOÇ. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR

  3. 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

  4. Tez No

    181831

    Özyüz kullanılarak yüz tanıma

    Face recognition using eigenfaces

    BAHATTİN YAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. KÜRŞAT AYAN

  5. Tez No

    182842

    Gerçek zamanlı video görüntülerinden yüz bulma ve tanıma sistemi

    Real-time face localization and recognition system by using video sequences

    ERKAN SÜTÇÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. ELİF KARSLIGİL

Geri Dön