ORB özelliklerine dayalı yüz tanıma sistemi
Face recognition system based on ORB features
- Tez No: 537795
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT SELEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yüz tanıma, içinde barındırdığı ışıklandırma, ölçek değişkeni, döndürme değişkeni, çakışma alanları gibi karmaşık konular nedeniyle araştırmaya açık bir husus olma özelliğine sahiptir. Bu nedenle çalışmada, yüz tanıma amacıyla kullanılan Yönelimli FAST ve Döndürülmüş BRIEF (Oriented FAST and Rotated BRIEF-ORB) algoritması, Temel Bileşen Analizi (Principal Component Analysis-PCA) ve Yerel İkili Örüntü (Local Binary Patterns-LBP) teknikleri gibi metotlar kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar mukayese edilerek hangi tekniğin daha başarılı olduğu ortaya konulmaya çalışılmıştır. Bu amaçla, 30 kişiden oluşan bir veri seti oluşturulmuştur. Yüz tanıma aşamasında birbirinden farklı durumları da göz önüne alabilmek için 2 farklı yüz detayı, 3 farklı ışık seviyesi ve 4 farklı mesafe dikkate alınmıştır. Her bir farklı durum için her bir kişinin 5 farklı açıdan görüntüleri çekilmiştir. Bunun sonucunda toplamda 3600 görüntüden oluşan bir veri seti elde edilmiştir. Bu görüntülere ORB, PCA ve LBP algoritmaları uygulanarak yüz tanıma testleri yapılmıştır. Bu testlerin sonucunda ORB tekniğinin diğer metotlara göre %86.29'lük bir başarı ile daha yüksek bir yüz tanıma oranına sahip olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Face recognition has the feature of being open to research due to complex issues such as illumination, scale variant, rotation variant, and collision areas. For this reason, in our study, we applied new methods on the images for the purpose of face recognition such as ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) algorithm, PCA (Principal component analysis) and LPB (Local binary patterns) techniques. We aimed to identify the more successful ones by comparing the results obtained. For this purpose, a 30-person database set has created in this study. In order to be able to take into account different situations in the face recognition phase, 2 different facial details, 3 different light levels and 4 different distances have been taken into account. For that purpose, images of each person were taken from 5 different angles for each different situation. Consequently, a database consisting of a total 3600 images has obtained. Face recognition tests have been performed on these images by applying ORB, PCA and LBP algorithms. As a result of these tests, ORB has been found to have a higher face recognition rate with a 86.29% success rate than the others.
Benzer Tezler
- Texture mapping on geometrical models
Başlık çevirisi yok
OKTAY AYDIN AÇIKGÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
1989
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiPROF. DR. BÜLENT ÖZGÜÇ
- İlköğretim denetçilerinin soruşturma rollerinin rehberlik rollerini etkilemesi
Başlık çevirisi yok
FAHRETTİN GÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Yönetimi, Teftişi, Planlaması ve Ekonomisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN BAŞAR
- Yeşilyurt (Malatya) dolayının paleontolojik incelenmesi
Başlık çevirisi yok
ALİ MÜJDAT ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Jeoloji MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. FÜSUN ALKAYA
- Teori ve pratikte supranational Avrupa Topluluk Hukuku (yapısal ve operasyonel bir çalışma)
Başlık çevirisi yok
İRFAN PAÇACI
- Erzurum ve civarında mevcut fabrikalarda üretilen broiler (kasaplık) civciv yemlerinin canlı ağırlık ve yemden yararlanmaya etkisi
Başlık çevirisi yok
SULHATTİN YAŞAR