Neural network based face detection
Yapay sinir ağları ile yüz bulma
- Tez No: 256156
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TANER ESKİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayarla görme, Görüntü, Görüntü işleme, Görüntü işleme yöntemleri, Yapay sinir ağları, Yüz bulma, Computer vision, Image, Image processing, Image processing methods, Artificial neural networks, Face detection
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Işık Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yüz bulma problemi bilgisayarla görme konusunun en önemli problemlerinden biridir. Yüz bulmanın amacı verilen bir resimde yüz olup olmadığına yüzün 3 boyutlu transformasyonuna ve ışık şartlarına bakmaksızın karar vermektir. Yüz bulma problemi ile ilgili birçok önerilmiş çözüm mevcuttur. Bu çalışmanın konusu yapay sinir ağları ile yüz bulmadır. Bu çalışmadaki sistemin amacı verilen resimdeki yüzleri yapay sinir ağlarını kullanarak bulmaktır. Hatalı bulunan yüz sayısını azaltmak için bazı algoritmalar geliştirildi. Ayrıca yüz bulma yüzdesini yükseltmek için birden fazla yapay sinir ağı kullanıldı. Literatürde yapay sinir ağları ile yüz bulma konusunda birçok çalışma mevcuttur. Fakat bu çalışmaların genel özelliği verilen önerilen sistemlerin karmaşık olmasından dolayı gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılamamalarıdır. Bu çalışmada belirtilen sistemin en önemli ve de literatürdeki diğer çalışmalardan ayıran başlıca özelliği basit bir sistem olması ve bu basitlik sayesinde hızlı olmasıdır. Diğer bir özelliği de yüz bulma işlemi sırasında kullandığı işlem pencere boyutu. Bu çalışmadaki sistemin kullandığı pencerenin boyutları 10×10 dur. Buda be çalışmadaki sistemi literatürdeki en basit sistem yapar. Ayrıca küçük pencere boyutu ve sistemin basit olması sistemin eğitilmesi için ve çalıştırılması için daha az zaman almasını sağlar.
Özet (Çeviri)
One of the challenging problems in computer vision is face detection. The goal of face detection is to locate all regions that contain a face regardless of any three dimensional transformation and lighting condition. There are lots algorithms which were proposed for a solution of face detection problem. In this thesis, I have implemented a neural network based face detection approach. The system detects upright frontal faces in a given image. Some heuristics were used in order to reduce the number of false detections. Also more than one neural networks are used in order to improve the detection capability. There are lots of neural network based face detection systems in the literature. Since these proposed systems in the literature are complex they cannot be used for real time applications. First and the most important difference between the proposed system in this thesis and the systems in the literature is simplicity of a network. Another major difference is size of a window which is used for face detection. In this thesis 10×10 pixel size window which is the smallest window size in the literature is used for detection. Furthermore simple system and small size window gives a faster training and running.
Benzer Tezler
- Neural network based face detection using a multi resolution image pyramid
Çok çözünürlüklü imge piramidi kullanan sinir ağı tabanlı yüz sezimi
ALİME REYHAN SERİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN
- Face detection and recognition based on raspberry Pi using HAAR cascading and convolution neural network
HAAR basamaklı ve evrişim sinir ağı kullanılarak raspberry Pi tabanlı yüz tespiti ve tanıma
RUSUL NASEER MOHAMMED ALLAMI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ
- Bölge tabanlı evrişimli sinir ağı ile yoklama amaçlı yüz tanıma sistemi
Face recognition system for attendance with region based convolutional neural network
DEMET HANİFE SUNGUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ
- Detection and recognition face framework by using conventional neural network CNN
Başlık çevirisi yok
WISAM ABBAS HUSSEIN AL-SAADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Detection of drowsiness by using deep cascade based on a convolution neural network (CNN)
Bir evrişim sinir ağı (CNN) tabanlı derin kademeli kullanarak uyuşukluk tespiti
MAHDI SALAH MAHDI AL-INIZI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. GALİP CANSEVER