Çankaya GCRIS Standart veritabanının içerik oluşturulması ve kurulumu Research Ecosystems (https://www.researchecosystems.com) tarafından devam etmektedir. Bu süreçte gördüğünüz verilerde eksikler olabilir.
 

Comparative study of human face identification methods

dc.contributor.author Karaömeroğlu, Betül
dc.contributor.other Bilgisayar Mühendisliği
dc.date.accessioned 2016-01-30T10:53:03Z
dc.date.available 2016-01-30T10:53:03Z
dc.date.issued 2005
dc.department Çankaya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü en_US
dc.description.abstract Face recognition algorithms have gained popularity in the recent years. Nowa days there are a lot of face recognition systems. However, it is known that these systems work properly in ideal environments. Behind of that, these applications provide low performance in some situations such as illumination, occlusion, different facial expression or presence of rotation and tilt conditions. In this thesis, a new approach to face recognition problem has been proposed. The presented system is a specialized version of PCA augmented with Gabor Wavelet Transform. Firstly, 2D Gabor Wavelet Transform is applied to cope with the variations due to illumination and facial expression changes; then the modified PCA approach is used for reducing a large set of correlated variables iii to a small number of uncorrelated components. The performance of the proposed algorithm is compared with the other algo rithms based on the effect of the illumination, facial expression and occluding objects such as eye glasses and facial hair en_US
dc.description.abstract Son yıllarda yüz tanımlama algoritmaları popülerlik kazandı. Günümüzde bir çok yüz tanımlama sistemi mevcuttur. Bu tür sistemlerin kontrollü ortamlarda sorunsuz çalıştığı bilinmektedir. Bunun yanında bu tür sistemler ışık yansıması, yüzün belirli bir bölümünün kapanmış olması, yüz ifadelerinin değişmesi ya da yüzün kameraya tam dönük olmaması gibi durumlarda düşük performans sergilemektedir. Bu çalışmada, yüz tanımlama problemleri için yeni bir uygulama önerilmiştir. Sunulan sistem PCA yönteminin gabor dalgacık dönüşümü kullanılarak desteklenen bir versiyonudur. İlk olarak iki boyutlu gabor dalgacık dönüşümleri ışık yansıması ve yüz ifadelerindeki değişimlerden kaynaklanan farklılıkların üstesinden gelmek için uygulanmış, daha sonra modifiye edilen PCA yöntemi birbirleriyle ilintili çok sayıda bileşeni daha az sayılara indirgemek için uygulanmıştır. Önerilen algoritmanın performansı ışık yansıması, bölgesel kapama(güneş gözlüğü vs.) ve yüz ifadelerinde ki değişimler göz önüne alınarak diğer algoritmalarla karşılaştırılmıştır en_US
dc.description.publishedMonth 6
dc.identifier.citation KARAÖMEROĞLU, B. (2005). Comparative study of human face identification methods. yayımlanmamış yüksek lisans tezi. Ankara: Çankaya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. en_US
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12416/585
dc.language.iso en en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/closedAccess en_US
dc.subject Face Identification en_US
dc.subject PCA,Gabor Wavelet Transform en_US
dc.subject Occlusion en_US
dc.subject II- lumination en_US
dc.subject Expression en_US
dc.subject Yüz Tanımlama en_US
dc.subject PCA,Gabor Dalgacık Dönüşümü en_US
dc.subject Bölgesel Kapama en_US
dc.subject Işık Yansıması en_US
dc.subject Yüz ifadeleri en_US
dc.title Comparative study of human face identification methods tr_TR
dc.title Comparative Study of Human Face Identification Methods en_US
dc.title.alternative İnsan Yüzü Tanımlama Algoritmalarının Karşılaştırılması en_US
dc.type Master Thesis en_US
dspace.entity.type Publication
relation.isAuthorOfPublication a9cfc899-19df-4944-95d5-defbd0bef2c5
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery a9cfc899-19df-4944-95d5-defbd0bef2c5
relation.isOrgUnitOfPublication 12489df3-847d-4936-8339-f3d38607992f
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery 12489df3-847d-4936-8339-f3d38607992f

Files

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: