Derin öğrenme ile yüz tanıma
Face recognition with deep learning
- Tez No: 467496
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Matlab, Yapay sinir ağları, Yüz tanıma, Deep learning, Matlab, Artificial neural networks, Face recognition
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Güvenlik uygulamaları ve ticari uygulamalar olmak üzere çok sayıda alanı ve disiplini kapsayan yüz tanıma, görüntü analizi alanının amacına en uygun önemli bir araştırma problemidir. İnsanların yüzleri tanıma kabiliyetine eşit, otomatik bir sistem geliştirmek ciddi bir problemdir. Yüz tanıma uygulamalarının farklı disiplinlere konu olması, bu alanda yapılan ve yapılacak çalışmalara olan ilgiyi arttırmaktadır. Uzun yıllar yapay zeka alanında geliştirilen uygulamalar ile sonuç alınamamış sorunların çözümünde Derin Öğrenme teknolojisi ile büyük ilerleme kaydedilmiştir. Yüksek boyutlu verilerin karmaşık yapılarını keşfetme konusunda çok iyi olduğu ortaya çıkan Derin öğrenme, bilim, iş dünyası ve devletin birçok alanında uygulanmaya başlamıştır. Derin Öğrenme teknikleri kullanarak bilgisayarlarla görme alanında birçok sınıflandırma problemi performansı arttırılmıştır. Derin öğrenme, özellikle Konvolüsyonel Sinir Ağı (KSA), son zamanlarda yüz tanıma uygulamalarında umut verici sonuçlar elde etmiştir. Bu tez çalışması kapsamında, geleneksel makine öğrenme tekniği ve derin öğrenme tekniği kullanılarak bir yüz tanıma algoritması eğitilmiş ve iki ayrı yöntemin başarı oranlarını karşılaştırılmıştır. Algoritma, yüz tespiti, ön işlemler, öznitelik çıkarımı ve sınıflandırma olmak üzere 4 ana kısımdan oluşmaktadır. Öznitelik çıkarımı kısmında Histogram of Gradients (HOG) ve Derin Öğrenme olmak üzere iki ayrı teknik kullanılmıştır. Elde edilen özellikler çok sınıflı Destek Vektör Makineleri (DVM) metodu kullanılarak sınıflandırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Face recognition, which encompasses a large number of fields and disciplines, including safety applications and commercial applications, is an important research problem most suited to the purpose of image analysis. Developing an automated system that is equal to the ability of people to recognize faces is a serious problem. The fact that facial recognition applications are subject to different disciplines increases the relevance of the work done in this area. Deep Learning technology has made great progress in solving problems that have not been achieved with applications developed for a long time in artificial intelligence field. It has begun to be applied in many areas of deep learning, science, business, and government, which have proven to be very good at discovering complex structures of high-dimensional data. Deep Learning techniques have improved the performance of many classification problems in the field of vision with computers, especially using Convolutional Neural Networks. Deep learning, especially the Convolutional Neural Network (CNN), has recently achieved promising results in face recognition applications. In this thesis, a face recognition algorithm is trained by using traditional machine learning technique and deep learning technique and the success rates of the two methods are compared. Algorithm consists of 4 main parts; face detection, preprocessing, feature extraction and classification. Two separate techniques, Histogram of Gradients (HOG) and Deep Learning, have been used in the attribute extraction section. The properties obtained are classified using the multi-class Support Vector Machines (SVM) method.
Benzer Tezler
- 3 boyutlu derinlik kamerası ile derin öğrenme tabanlı güvenli yüz tanıma
Deep learning based secure face recognition with 3d depth camera
SEDAT YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilim ve TeknolojiBursa Uludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET EMİR DİRİK
- Derin öğrenme ile yüz tanıma ve duygu analizi
Face recognition and emotion analysis with deep learning
YAŞAR SAFALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ AVAROĞLU
- Derin öğrenme ile yüz tespiti ve tanıma
Face detection and recognition using deep learning
BEYZA NUR AYDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN
- Derin öğrenme teknikleri kullanılarak yüz tanıma tabanlı müşteri doğrulama ile bankamatiklerde sahtekârlık tespiti
Face recognition based customer authentication by using deep learning techiques for detecting atm fraud
MEHMET YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SAİT ALİ UYMAZ
- Transfer derin öğrenme metotları ile yüz ifadelerinden kişi tanıma
Person recognition from facial expressions with transfer deep learning methods
HASAN EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSiirt ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ KAYA
DOÇ. DR. MEHMET RECEP MİNAZ