Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 17
 İndirme 5
APPLICATION OF A MULTI-LAYER PERCEPTRON NETWORK FOR DETECTION OF HUMAN FACES ON A LARGE DATABASE
2015
Dergi:  
Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
Yazar:  
Özet:

Bu yayında gri seviyeli resimler içerisindeki farklı boyut ve konumlardaki insan yüzlerini bulan bir yüz bulma sisteminin tasarlanıp geliştirilmesi anlatılmaktadır. Geliştirmiş olduğumuz sistem bir kamera, bir bilgisayar, bir resim alma seti ve Matlab pragraminda yazılmış bir yüz bulma algoritmasından oluşmaktadır. Yüz bulma metodunun başarısını test edebilmek amacıyla içerisinde 125 farklı kişinin 125 resminin bulunduğu bir insan yüzleri veri tabanı geliştirmiş olduğumuz resim alma seti kullanılarak oluşturulmuştur. Resim dosyaları içerisindeki insan yüzü kısımlarını bulmak için çok katmanlı bir yapay sinir ağı programı geliştirilmiştir. Yapay sinir ağları temelli bu yüz bulma programı iki aşamalı olarak yüz bulma işlemini gerçekleştirmektedir ve bu amaçla insan yüzünün sağ ve sol taraflarının doğal olarak birbirlerine benzemesi özelliğini kullanmıştır. İlk aşamada resim içerisinde insan yüzünün sağ tarafına benzeyen kısımlarının bulunması işlemi daha önceden hazırlanan bir insan yüzü taslağı kullanılarak gerçeklenmiş ve bu işlem resime farklı çözünürlüklerde uygulanmıştır. Metod resim içerisinde aranılan özelliklerde bir kısım bulduğunda ikinci aşamaya geçmekte ve ikinci aşamada bulunan kısmın çevresinde yüz kısmının diğer tarafının olup olmadığını bulmaktadır. Geliştirilen yüz tanıma sistemi, bu çalışma için oluşturduğumuz veri tabanından 100 kişinin resimlerinin bulundugu bir test veri tabanı üzerinda test edilmiştir. Geriye kalan 25 kişinin resimleri ise yapay sinir ağını eğitmek üzere kullanılmıştır. Simulasyon sonuçları metodumuzun test seti üzerinde %81 oranında bir doğru tanıma başarısı gösterdiğini ortaya koymuştur

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler










Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 829
Atıf : 1.105
2023 Impact/Etki : 0.011
Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi