Geri Dön

Görüntü işlemede yüz tanıma temel bileşenler analizi ve doğrusal diskriminant analizi yöntemlerinin android mobil uygulamada karşılaştırılması

Comparison of face recognition principal component analysis and linear discriminant analysis methods in image processing in android mobile application

  1. Tez No: 555040
  2. Yazar: CEM TANRIKUT
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EGE KİPMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Beykent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüz teknolojisinde görüntü işleme önemli bir yer kaplamakla beraber bir çok farklı alanda karşımıza çıkmaktadır. Hayatımızı daha kolaylaştıran yüz tanıma; sağlık sektöründe, çalışan takip sistemlerinde, endüstriyel alanlarda, savunma sanayisi gibi alanlarda kullanılmakta ve bu konuda ihtiyaçlar gün geçtikçe artmaktadır. Şirketlerde çalışanların giriş – çıkış bilgileri artık yüz tanıma sistemleri ile tutulmakta, trafikte plaka tanıma, hız sınırı kontrolleri için görüntüler işlenmekte, sağlık sektöründe hastalıkların bir çoğu görüntü işleme sistemleri ile tespit edilmektedir. Bu sayede iş yükü azalmış, stabilite ve güvenilirlik artmıştır. Görüntü işleme yöntemleri kullanılmadan haftalarca, aylarca ve hatta yıllarca sürebilecek işlemler artık dakikalara, saniyelere kadar düşürülmüştür. Bu sistemler eğitildikçe hata oranları azalmakta, gün geçtikçe daha stabil olmaktadırlar. Bu çalışmada, görüntü işleme yöntemlerinden yüz tanıma ele alınmış; bu bir mobil uygulama üzerinde gerçeklenmiş ve farklı iki yöntem performans açısından birbiri ile karşılaştırılmaya, sonuçları incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

In today's technology, image processing takes up an important place and it is seen in many different areas. Face recognition that makes our lives easier; In the health sector, employee monitoring systems, industrial areas, defense industry is used in such areas and needs are increasing day by day. The input and output information of the employees is now kept by face recognition systems, images for the plate identification, speed limit controls in traffic are processed, and most of the diseases in the health sector are determined by image processing systems. In this way, the workload is reduced, stability and reliability are increased. Processes that can last for weeks, months or even years without using image processing methods are now reduced to minutes and seconds. As these systems are trained, error rates decrease and they become more stable day by day. In this study, the facial recognition of image processing methods; This is a mobile application on the two different methods implemented and compared with each other in terms of performance, the results were tried to be examined.

Benzer Tezler

  1. Pansharpening using generative adversarial networks with dual discriminators

    Çift ayrıştırıcılı çekişmeli üretken ağlar kullanarak pankeskinleştirme

    NAHİDE NESLİ CESUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  2. Yerel zernike momentleri ve metrik öğrenme yöntemleriyle yüz çifti eşleme

    Face pair matching with local zernike moments and metric learning methods

    ŞEREF EMRE KAHRAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  3. ARM tabanlı gömülü sistemlerde kulak tanıma sisteminin gerçeklenmesi

    Realizing of ear recognition system with arm based on embedded system

    ÜMİT KAÇAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI

  4. BIOMETRICS SECURITYcan similarity measures techniques be used to model face recognition?

    BİYOMETRİK GÜVENLİKbenzerlik ölçüm teknikleri yüz tanımayı modellemek için kullanılabilir mi?

    ENES ALGÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUnıversıty Of Hertfordshıre

    Bilgisayar Yazılımı Ana Bilim Dalı

    DR. NASSER ABOUZAKHAR

  5. Bilişim sistemlerindeki gelişmelerin işletme yönetimine etkileri, yönetim bilişim sistemleri geliştirme ve bir uygulama örneği

    Effects of the evoluation of information systems on management, management information systems development and an example of its application

    ZUHAL TANRIKULU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    İşletme Yönetimi ve Organizasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL EREN