Yüz tanıma sisteminin paralel programlama ile optimizasyonu

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorGörgünoğlu, Salih
dc.contributor.authorÖz, Kadriye
dc.date.accessioned2024-09-29T18:32:48Z
dc.date.available2024-09-29T18:32:48Z
dc.date.issued2012
dc.departmentLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.descriptionFen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractYüz tanıma, kişi tanımada kullanılan yaygın biyometrik yöntemlerden birisidir. Tanınması istenen kişinin yüz resminden çeşitli yöntemlerle elde edilen özellikler, veritabanındaki yüz resimleri ile karşılaştırılmaktadır. Bu sayede kişinin doğrulanması ve tanınması mümkün olmaktadır. Bu çalışmada yüz tanıma için özyüzler ve dalgacık dönüşümü yöntemleri kullanılmıştır. Yüz resimlerinin işlenmesi kişi ve kişiye ait resim sayısının artmasıyla birlikte daha fazla zaman almaktadır.Günümüzde, bu tür zaman alıcı uygulamalarda performans artırmak için paralel programlama tekniklerinden yararlanılmaktadır. Paralel programlama çok çekirdekli işlemciler ile gerçekleştirilebildiği gibi ekran kartlarının yapısındaki çok çekirdekli grafik işlemciler ile de gerçekleştirilebilmektedir. CUDA ekran kartlarının desteklediği genel amaçlı bir paralel programlama mimarisidir.Bu çalışmada özyüzler yöntemi CUDA ile birlikte kullanılarak sistem performansı artırılmıştır. Ayrıca Matlab Parallel Computing Toolbox kullanılarak, dalgacık dönüşümü yöntemiyle geliştirilen yüz tanıma sisteminde performans analizi yapılmıştır. Bu yöntemler kullanılarak geliştirilen, yüz tanıma sistemlerine ait hata oranları ve zaman analizleri karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.en_US
dc.description.abstractFace recognition is a biometric method which is used frequently for human recognition. The features which are going to be recognized from a choosen persons's face image are compared to face images in the database. Such that it will be possible verification and recognition of the person. In this study, eigenfaces and wavelet transform methods are used for face recognition. Processing the facial images takes more time with increasing number of person and person's face images.Nowadays, in such time-consuming applications, parallel programming techniques are used to improve performance. Parallel programming can be performed with both multi-core processors and with multi-core graphics processors which are in the structure of graphics cards. CUDA is a general purpose parallel programming architecture which is supported by graphics cards.In this study, system performance is improved by using CUDA together with Eigenfaces method. In addition, in face recognition system which is developed with Wavelet transform method using Matlab Parallel Computing Toolbox, performance analysis are implemented. In this study, the error rates and time analysis of face recognition systems are presented comparatively.en_US
dc.identifier.endpage69en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=RYan9_S-Z7Eir3xdWGXBiAKynmOo3m1bv-7yxWS3v8w_nsuZZzMpGh4ZGEHILRyh
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14619/14109
dc.identifier.yoktezid316290en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherKarabük Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolen_US
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleYüz tanıma sisteminin paralel programlama ile optimizasyonuen_US
dc.title.alternativeOptimization of face recognition system with parallel programmingen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu