Geri Dön

Yapay sinir ağları ile yüz tanıma

Artificial neural networks based face recognition

  1. Tez No: 155710
  2. Yazar: GÖKSEL GÜNLÜ
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. FADIL ÇELİKKOL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Face Recognition, Digital Signal Processors, Artificial Neural Networks Page Number : 87 Adviser : Asst. Prof. Dr. Fadıl Çelikkol
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi 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

VI YAPAY SİNİR AĞLARI İLE YÜZ TANIMA (Yüksek Lisans Tezi) Göksel GUNLU GAZI ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MAYIS 2004 ÖZET Yüz tanıma personel kontrol sistemleri, erişim kontrolü, gözetim, ülke sınırlarının kontrolü, kredi kartları ve ATM cihazlarında tanıma ve onaylama ve son zamanlarda halka açık alanlarda suçluların tanınması gibi çok geniş alanlarda uygulamalara sahiptir. Ancak yüz resimlerindeki yüksek korelasyona sahip çok sayıdaki nokta, tanıma için gereksiz hesap yükü oluşturur. Bu çalışmada işlem sayışım azaltmak için yüz resimlerinin iki boyutlu ayrık kosinüs dönüşümü alındı. Hesaplanan sonuçlar içinden seçilen az sayıdaki katsayılar üzerinde yapay sinir ağları eğitildi. Ayrık Kosinüs Dönüşümü(AKD) hesaplaması ve Yapay Sinir Ağları(YSA)'nm eğitilmesi hızlı mikroişlemciler gerektirir. Bu açıdan bakıldığında Sayısal Sinyal İşleyici (SSİ) daha fazla önem kazanmaktadır. Yüz tanıma algoritması uygulaması için Texas Instruments TMS3206713 (Kayan-nokta İşlemci) SSİ kullanıldı. Yüz tanıma algoritması kayan nokta işlemler üzerinde çalışmaktadır. Kayan nokta işlem kapasitesine sahip SSİ kullanılması hesaplama süresini kısaltmıştır. Bilim Kodu Anahtar Sözcükler Sayfa Sayısı Tez Yöneticisi 908 Yüz Tanıma, Sayısal Sinyal İşleyici, Yapay Sinir Ağları 87 Yard. Doç. Dr. Fadıl Çelikkol

Özet (Çeviri)

vıı ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS BASED FACE RECOGNITION (M.Sc. Thesis) Göksel GUNLU GAZI UNIVERSITY INSTUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY MAY 2004 ABSTRACT Face recognition has a wide range of applications such as identity authentication, personal checking systems, access control, and surveillance, buildings entrances and systems control, borders control, identification and verification for credit cards and ATM, and very recently passive recognition of criminals in public places. But pixels which have high correlation in face hologram, causes unrequired computational burden. In this work, Discrete Cosine Transform (DCT) of face hologram was calculated. Artificial Neural Networks (ANN) was trained for a small numbers of selected DCT coefficients. ANN training and DCT calculation requires fast microprocessors. For this reason DSP attract more attention. In this project, Texas Instruments' TMS3206713 (floating-point processor) DSP used for face recognition application. Face recognition algorithm based on floating point processes. Using floating point capabilities of DSP shorten time requirements. Science Code : 908

Benzer Tezler

  1. Tez No

    182722

    Yapay sinir ağları ile yüz sezimi ve takibi

    Face detection using artificial neural networks

    SERKAN ESER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. TÜLAY YILDIRIM

  2. Tez No

    183991

    Bilgisayara destekli yüz tanıma sistemi tasarımı

    Computer aided face recognition system

    ELİF SERVER KONAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

  3. Tez No

    131696

    Yüz tanıma: Öz yüzler yapay sinir ağları, Gabor dalgacık dönüşümü yöntemleri

    Face recognition: Eigenfaces, neural networks, Gabor wavelet approaches

    HALİT ERGEZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KRASSİMİR IANKOV

  4. Tez No

    143119

    Face recognition using eigenfaces and neural networks

    Özyüzler ve yapay sinir ağları kullanarak yüz tanımı

    VOLKAN AKALIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. METE SEVERCAN

  5. 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

Geri Dön