Facial age estimation
Yüz yaş tahmini
- Tez No: 453774
- Danışmanlar: Prof. Dr. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yüzdeki şekil ve doku değişiklikleri yıllar süren yaşlanmadan kaynaklanır. Genetik, yaşam tarzı, sağlık vb. gibi faktörler kişinin yaşlanma sürecini büyük ölçüde etkiler ve bu da yüz görüntüsünden insanların yaşını tahmin etmeyi son derece zor bir sorun haline getirir. Bu tezde, yeni doku bazlı yüz özniteliği çıkarım yöntemleri sunulmaktadır. Bu yöntemler, yerel faz kuantalama ve yerel gradyan piramit histogramdır. Geometri ve doku ile yüz görüntüsü bilgisi, yüz görüntüleri aracılığıyla öznenin yaşını belirlemede önemli ölçüde bilgi sağladığı için, bu bilgilerin özellik seviyesinde birleştirilmesini ve sistemin doğruluğunu belirlemek amacıyla KNN ve SVM kullanarak sınıflandırma (bir yaş tahmin algoritması) yapılmasını öneriyoruz. Karşılaştırmalı deneyler, en iyi sonucun geometrik ve yerel gradyan piramit histogramı (PHOG) özelliklerini birleştirerek alındığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Variations in shape and texture of a face is caused by aging across years. Factors such as genetics, lifestyle, health etc. greatly influence the aging process of a person which makes human age estimation from a facial image a very difficult problem. In this thesis, new texture based facial feature extraction methods are presented. These methods are the local phase quantization and the pyramid histogram of oriented gradients. Since the information of facial images by geometric and texture provides complementary information in determining the age of a subject via facial images, we propose fusing these information at feature level and performing classification (an age estimation algorithm) using the KNN and SVM to determine the accuracy of the system. Comparing our experiments with other methods shows that the best result is obtained by fusing geometric and pyramid histogram of oriented gradients (PHOG) features.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri ile yüz görüntülerinden yaş kestirimi
Age estimation from facial images using deep neural networks
YUSUF ÇAĞRI DAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FÜSUN BALIK ŞANLI
- A facial age group classifier based on deep learning techniques
Derin öğrenme tekniklerine dayalı yüz yaş grubu sınıflandırıcısı
AHMAD ALSALEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve TeknolojiAnadolu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CAHİT PERKGÖZ
- Dijital ortamda insan yüzlerindeki yaşa bağlı değişimlerin metrik olarak incelenmesi
Digitally metric examining of age related changes in human face
NURDAN SEZGİN
- Yüz resimlerinden yaş bilgisinin tespit edilmesi
Age estimation from human face images
MERVE KILINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF SİNAN AKGÜL
- Dudak damak yarıklı hastalarda kanin dişlerinin pulpa hacminin ölçümü ile yaş tayini değerlendirilmesi: Retrospektif bir çalışma
Evaluation of age estimation by pulp volume measurement of canine teeth in patients with cleft lip and palate: A retrospective study
ELİF AKBAŞ AKÇA
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2023
Diş Hekimliğiİstanbul ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜLYA ÇAKIR KARABAŞ