FBE- Bilgisayar Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Yazar "Ağır, Kürşat" ile FBE- Bilgisayar Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeYüz Tanıma İçin Fisher Diskriminant Analizine Sıfır Uzay Yaklaşımı(Fen Bilimleri Enstitüsü, ) Ağır, Kürşat ; Gökmen, Muhittin ; Bilgisayar Mühendisliği ; Computer EngineeringGünümüzde birçok farklı sistem, insanların kendi servislerine erişimlerinde kimlik onaylamak veya belirlemek için güvenilir kimlik tanıma projelerine ihtiyac duymaktadır. Bu tür projelerdeki asıl amaç sunulan servislere erişimlerin sadece yetkili kullanıcıya verilmesini garanti etmektir. Bu ve buna benzer birkaç uygulama binalara, bilgisayar sistemlerine, dizüstü bilgisayarlara, telefonlara, ATM’lere güvenli erişimlerdir. Biometrik tanıma veya sadece biometrik, insanların fiziksel ve davranışsal özelliklerinin otomatik tanınması anlamına gelmektedir. Bu çalışmada, yüz tanıma için Fisher Diskriminant Analizine sıfır uzay yaklaşımı gerçekleştirilmiştir. Yüz tanıma genel nesne tanıma problemlerinin bir alt alanıdır. Herhangi birini yüzünü baz alarak tanımak biometrik içerisinde yanıltılması güç bir yöntemdir. PCA ise görüntü işleme alanında boyut küçültmede sıkça kullanılan bir yöntemdir. Aynı zamanda Karhunen-Loeve olarak da bilenen bu metot, boyutları küçülten bir lineer izdüşüm seçerek tüm izdüşüm örnekleri arasındaki dağılımı en yüksek dereceye getirir. Sınıfiçi dağılım matrisinin sıfır uzayı küçük örnek boyutu probleminin en diskriminatif bilgisini göstermektedir. Diğer metotlar sıfır uzayını kaldırdığı halde, sıfır uzay tabanlı Lineer Diskriminant Analizi sıfır uzayının tüm avantajlarını kullanmaktadır. Bu yöntem performans için en uygun olduğunu kanıtlamaktadır. Sıfır Uzayı Lineer Diskriminant Analizi algoritması ve bunun için en uygun durum çalışmada gösterilmiştir. Yöntemimiz diğer bütün sıfır uzayı yaklaşımlarından daha basit, işlemsel maliyet ve performans açısından daha uygundur. Deneyler farklı yüz veritabanlarında, farklı yüz ifadeleri kullanılarak, farklı sınıf sayısı ve farklı özvektör sayısı baz alınarak gerçekleştirilmiş ve önerilen metotların etkinlikleri ölçülmüştür.