Show simple item record

dc.contributor.advisorGüvenoğlu, Erdal
dc.contributor.authorSerdoğan, Ufuk
dc.date.accessioned2020-12-06T12:48:54Z
dc.date.available2020-12-06T12:48:54Z
dc.date.submitted2020
dc.date.issued2020-05-21
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/101448
dc.description.abstractİnsanların yaşam biçimleri, etnik kökenleri, hareketlerini ve tercihlerini etkilemektedir. Teknolojinin gelişmesi ile insanların tanımlanması ve sınıflandırılması güvenlik, pazarlama, satış gibi farklı alanlarda daha çok kullanılmaya başlamıştır. İnsan yüzünün karakteristik özellikleri sınıflandırma için gerekli parametreleri barındırmaktatır. Bu parametreler ile sınıflandırma işlemi farklı teknikler kullanılarak yapılmaktadır.Bu çalışmada derin öğrenme teknikleri kullanılarak, insanları etnik kökenlere göre sınıflandıran bir sistem yapılmıştır. Sisteme gelen fotoğraf, görüntü işleme ve derin öğrenme teknikleri ile işleme sokulup yüz tanıma, öznitelik çıkarma, hizalama, ve sınıflandırma gibi aşamalardan geçmektedir. Farklı derin öğrenme modelleri eğitilerek karşılaştırmaları yapılmış, veri seti ve model yapılarının öneminden bahsedilmiştir. Sistem etnik kökene göre sınıflandırma yaparak elde edilen sonuçların farklı sistemler ve araştırmalarda kullanılabileceğini göstermektedir.
dc.description.abstractEthnic origins affect people's movements, preferences and lifestyles. With the development of technology, identification and classification of people has become more widely used in different fields such as security, marketing and sales. The characteristics of the human face contains the necessary parameters for classification. Classification of these parameters is done by using different techniques.In this study, a system that categorizes people according to their ethnic background is made by deep learning techniques. The photograph is processed with image processing and deep learning techniques and passed through stages such as face recognition, feature extraction, alignment, and classification. Different deep learning models have been trained and compared, and the importance of data set and model structures has been mentioned. The system shows that the results obtained by classification according to ethnic origin can be used in different systems and researches.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontroltr_TR
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleYüz parametreleri yardımı ile insanların etnik kökenlerine göre sınıflandırılması
dc.title.alternativeClassification of humans regarding to their ethnical roots with face parameters
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2020-05-21
dc.contributor.departmentBilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.identifier.yokid10326559
dc.publisher.instituteLisansüstü Eğitim Enstitüsü
dc.publisher.universityMALTEPE ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid621551
dc.description.pages65
dc.publisher.disciplineBilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess