Geri Dön

Face recognition using neural networks on field programmable gate array

Sahada programlanabilen kapi dizilerinde yapay sinir ağlari ile yüz tanima

  1. Tez No: 307092
  2. Yazar: RECEP DOĞAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NALAN ERDAS ÖZKURT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Temel bileşenler analizi, Yapay sinir ağları, Yüz tanıma, Çok işlemcili sistemler, Principal components analysis, Artificial neural networks, Face recognition, Multiprocessor systems
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül 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

Biyometrik, kendine özgü fiziksel veya biyolojik niteliklerine dayalı olarak insanların kimliğini tespit etmek için kullanılan dijital teknolojiden faydalanma bilimidir. Çok sayıda biyometrik teknoloji geliştirilmiştir. Parmak izi, yüz, iris ve ses tanıma en yaygın kullanılan biyometrik teknolojilerdir. Özellik çıkarma metotları, biyometrik sistem tasarımında önemli bir rol oynamaktadır.SPDK (Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri) içeren uygulamalar, sayısal işaret işleme, biyometrik tanıma, medikal görüntü işleme, uzay ve savunma sistemleri, bilgisayar görüntüsü alanlarında kullanılmaktadır. SPKD programlanabilir mantık elemanlarıdır. Her bir mantık bloğunun işlevi kullanıcı tarafından düzenlenebilmektedir. SPDK çok sayıda uygulamada tercih edilmektedir.Bu tezde SPDK üzerinde gerçekleştirilen yüz tanıma işlemi tanıtılmıştır. Öznitelik çıkarma işlemi için temel bileşen analizi (TBA) kullanılmıştır ve tanıma işlemi yapay sinir ağı (YSA) tarafından gerçekleştirilmiştir.SPKD (Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri) üzerinde bir işlemci kullanılarak, yapay sinir ağının eğitilmesi uzun süren bir işlemdir. Bu nedenle, hiyerarşik sınıflama yöntemi kullanılarak çok işlemcili sistem geliştirilmiştir. Böylelikle, %93.9 tanıma oranı için sistemin %47.2 daha hızlı çalışması sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Biometric is a science of digital technology which is used to identify people based on unique physical or biological characteristics. There are several biometric technologies such as fingerprint, face, iris and speech recognition. The feature extraction techniques play important role for biometric recognition system design.Recently, the Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) have been commonly used in several applications such as digital signal processing, biometric recognition, medical imaging aerospace and defense systems, computer vision. Basically, FPGAs are the programmable logic devices. Each function of logic block can be organized by user. FPGAs are preffered in a variety of applications.In this thesis, a face recognition system which is implemented on FPGA has been introduced. The principle component analysis (PCA) has been used for feature extraction and recognition has been accomplished by artificial neural network (ANN).Since the training of the artificial neural network is a long process using only one processor on FPGA, a hierarchical classification with multiple processor approach has been followed. Thus, 47.2% system speedup has been obtained for a recognition rate of 93.9%.

Benzer Tezler

  1. Destek vektör makineleri kullanarak gömülü sistem üzerinde yüz tanıma uygulaması

    Face recognition application on embedded system using support vector machines

    HİLAL GÜNEREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU ERKMEN

  2. Derin öğrenme kullanılarak FPGA'lar ile gerçek zamanlı nesne algılama ve tanıma

    Real-time object detection and recognition on FPGAS's by using deep learning

    VEYSEL YUSUF ÇAMBAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mekatronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞEGÜL UÇAR

  3. NaI (TI) dedektörleri için toplam verim ve tüm enerji pik duyarlığının Monte Carlo metodu ile elde edilmesi

    Başlık çevirisi yok

    N. REMZİYE ERGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Fizik ve Fizik MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CİHAN ÖZMUTLU

  4. Ankara Kızılcahamam Kınık Tüneli'ndeki jeoteknik problemler

    Investigation of the geotecnical problems the Kınık Tunnel, Kızılcahamam Ankara

    RIZA MUCUKGİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Jeoloji MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERGUN GÖKTEN

  5. Edgewise ve Begg teknik yöntemleri ile tedavi edilen vakalarda yüzün dik yön boyutlarında görülen değişiklikler

    Başlık çevirisi yok

    HAKAN GÖGEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Diş HekimliğiAnkara Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞEGÜL KÖKLÜ