Atıf Sayısı
1
Görüntüleme
11
İndirme
3
Bu çalışmada yüz algılama için Gabor dalgacık dönüşümleri ve Çift Ağaç dalgacık dönüşümleri kullanılarak öznitelik çıkarımı yapılmıştır. Sınıflandırma basamağında ileri beslemeli yapay sinir ağları kullanılmıştır. Önerilen algoritmaların ilkinde, sinir ağlarını eğitmek için Çift Ağaç öznitelik vektörleri kullanılırken, ikincisinde sinir ağlarının eğitiminde Gabor öznitelik vektörleri kullanılmaktadır. Önerilen üçüncü algoritma ise ilk iki algoritmanın algı sonuçlarının OR mantık işlemi ile birleştirilmesinden oluşmaktadır. Sistemin başarımı yanlış algı oranının da hesaba katıldığı üç metrik ile hesaplanmıştır. MIT+CMU, FRAV2D, BioID, BANCA veri tabanları üzerinde simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Gabor dalgacık vektörlerinin boyutları farklı oranlara indirgenerek işlem zamanı ve performans üzerindeki etkileri incelenmiştir.
In this study, for face detection, the proprietary extraction was made using Gabor wave transformations and Double Tree wave transformations. In the classification stage, advanced nutritional artificial nerve networks were used. In the first of the suggested algorithms, double tree proprietary vectors are used to train the nervous networks, while in the second, Gabor proprietary vectors are used to train the nervous networks. The third suggested algorithm consists of the combination of the perception results of the first two algorithms with the OR logic process. The success of the system is calculated by the three metrics in which the percentage of misunderstanding is also included. Simulations on the MIT+CMU, FRAV2D, BioID, BANCA databases have been carried out. The size of the Gabor wave vectors has been reduced to different proportions and the effects on processing time and performance have been studied.
In this study, feature extraction is performed using Gabor wavelet transforms and Dual Tree wavelet transforms for face detection. Artificial neural networks with feed forward are used in the classification step. In the first of the proposed algorithms, the Dual Tree feature extraction vectors are used to train the neural networks, while in the second proposed algorithm, the Gabor feature extraction vectors are used in the neural network training. The proposed third algorithm consists of combining the perception results of the first two algorithms with OR logic operation. The performance calculation of the system is realized with three metrics in which the wrong perception rate is included in the account. Simulations were performed on MIT + CMU, FRAV2D, BioID, BANCA databases. The dimensions of the Gabor wavelet vectors are reduced to different ratios and the effects on the processing time and performance are examined.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Sağlık Bilimleri; Ziraat, Orman ve Su Ürünleri
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
