Geri Dön

Face segmentation in thermal images

Termal görüntülerde yüz segmantasyonu

  1. Tez No: 383043
  2. Yazar: MELİS ERYILMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE AKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  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

Otomatik yüz segmentasyonu; bilgisayarla görü, kodlama vb. uygulamalarda anahtar rol görevini üstlenmektedir. Bu sebeple, segmentasyon algoritmalarının sonuçlarının, sonraki adımlara olan etkisi oldukça fazladır. Aynı zamanda, bu algoritmaların değişen koşullara dayanıklı, hesaplama açısından verimli algoritmalar olması önem arz etmektedir. Bu tezin amacı; farklı yüz segmentasyon metotlarını analiz etmek ve bu metotları dayanıklılık ve hesaplama açısından verimliliklerine göre karşılaştırmaktır. Bu tez kapsamında, dört farklı yüz segmentasyon metodunun uyarlanması ve bu yöntemlerin karşılaştırılması sunulmuştur. Deneyler IRIS ve Terravic veri tabanları için gerçekleştirilmiştir. Uyarlanan yüz segmentasyon metotları hata oranları ve sınıflandırma performanslarına göre karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Automatic face segmentation is a key issue in many applications such as machine vision, coding, etc. Therefore, the accuracy of the segmentation algorithms results has a strong impact on the later stages. These algorithms should also be computationally efficient and robust against changing environments. The aim of this thesis is to analyze different approaches for face segmentation and compare them in terms of the robustness and computational efficiency. Four different face segmentation methods are chosen to be compared in the scope of this thesis. Experiments are performed on IRIS and Terravic databases. Implemented face segmentation methods are compared according to their classification performances and error rates.

Benzer Tezler

  1. Uzaktan algılama ve derin öğrenme yöntemleri ile İstanbul'un yerel iklim alanları ve yer yüzeyi sıcaklığı değişimleri arasındaki ilişkinin incelenmesi

    Investigation of the relationship between local climate zones and land surface temperature changes in İstanbul using remote sensing and deep learning methods

    MELİKE NİCANCI SİNANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞİNASİ KAYA

  2. Lityum iyon piller için yazdırılabilir teknolojilere uygun yeni nesil anotların geliştirilmesi

    Development of new generation anodes for lithium ion batteries suitable for printable technologies

    AHMET TALHA SEVİNÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Metalurji MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHMUD TOKUR

  3. Mesh segmentation from sparse face labels using graph convolutional neural networks

    Grafıksel evrişimli sinir ağlarını kullanarak yüzeyleri seyrek etiketlenmiş nesne bölütlemesi

    ÖNDER İLKE SEVER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF SAHİLLİOĞLU

  4. Segmentation of human face

    Yüz nesnelerinin bulunması

    SELİN BASKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. METE BULUT

    DOÇ. DR. VOLKAN ATALAY

  5. Automatic segmentation of mitochondria in scanning electron microscopy images

    Taramalı elektron mikroskobu görüntülerinde mitokondrilerin otomatik olarak bölütlenmesi

    MEHMET ÇAĞRI GÜVEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜNAL ERKAN MUMCUOĞLU