Farklı biyometrik değişimler altında genetik algoritma kullanarak yüz tanıma özelliği
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Bu çalışmada Temel Bileşenler Analizi (PCA) uygulanarak farklı biyometrik değişimler altında yüz tanıma performansını artırmak için Genetik Algoritma (GA) uygulanması yapıldı. Tasarımı yapılan algoritmik yöntem ile PCA'nın performansının GA yönteminin ORL, FERET ve BANCA veri tabanlarına uygulanarak optimize edilmiştir. Geliştirilen bu algoritmik yöntemin ORL ve FERET veri tabanlarına uygulanması ile elde edilmiş MRR (Maksimum Tanıma Oranı) sonuçlarının, WAVELET-PCA-GA-SVM yöntemi ile bulunan sonuçlara yakın olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, yöntemin BANCA veri tabanı uygulanmasından elde edilen 100% Maksimum Tanıma Oranı sonucu, YALE VE YALE-B veri tabanlarına uygulanan WAVELET-PCA-GA-SVM yönetimden elde edilen sonuçla aynı olduğu bulunmuştur. Genel olarak bu çalışmanın önemli bir neticesi PCA üzerinde yapılan GA işlevi PCA 'nın önemsiz sayılabilecek veri gruplarını kaldırmada etkili olduğu ve performansı arttırıcı özellikleri olduğudur.
Author
Mithat Çağrı Yıldız
Institution
How to Cite
Mithat Çağrı Yıldız (Yüksek Lisans Tezi). Farklı biyometrik değişimler altında genetik algoritma kullanarak yüz tanıma özelliği, 2016, Hasan Kalyoncu University.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Hasan Kalyoncu University
- Erasmus programının kültürel zeka üzerinde etkisinde demografik özelliklerin rolü(2016)
- Anonim şirketlerin sona ermesi ve sona ermeye bağlanan hukuki sonuçlar(2018)
- Çok amaçlı tasarlanıp uygulanan binanın otel olarak işlevlendirilmesi : Gaziantep Teymur Continental Otel örneği(2019)
- Türkiye'ye sığınan Irak Türkmenlerinin sosyal hayata uyumlarının incelenmesi(2019)
- Dış politika karar alma sürecinde inanç etkisi: Kudüs örneği(2019)
- Balıkesir ili evsel katı atıklarının bertarafında uygun termal yöntemin seçilmesi(2019)
