• icon+90(533) 652 66 86
  • iconnwsa.akademi@hotmail.com
  • icon Fırat Akademi Samsun-Türkiye

Article Details

Article Details

  • Article Code : FIRAT-AKADEMI-8119-3696
  • Article Type : Araştırma Makalesi
  • Publication Number : 1A0406
  • Page Number : 119-127
  • Doi : 10.12739/NWSA.2018.13.2.1A0406
  • Abstract Reading : 812
  • Download : 162
  • Share :

  • PDF Download

Issue Details

  • Year : 2018
  • Volume : 13
  • Issue : 2
  • Number of Articles Published : 6
  • Published Date : 1.04.2018

Cover Download Context Page Download
Dergi Kapağı
Engineering Sciences

Serial Number : 1A
ISSN No. : 1308-7231
Release Interval (in a Year) : 4 Issues

DESTEK VEKTÖR MAKİNELERİ KULLANARAK YÜZ TANIMA UYGULAMASI GELİŞTİRİLMESİ

Nesrin Aydın ATASOY1 , DERYA TABAK2

Yüz tanıma sistemleri günümüzde hızlı büyüyen ve geniş bir uygulama alanına sahip biyometrik teknolojilerden biridir. Destek Vektör Makineleri, istatistiksel öğrenme algoritmasına göre çalışan, sınıflandırma ve regresyon problemlerinin çözümünde kullanılan bir makine öğrenme algoritmasıdır. Bu çalışmada Destek Vektör Makineleri kullanarak yüz tanıma uygulaması gerçekleştirilmiştir. Destek Vektör Makinelerinde sınıflandırma işlemi için radyal tabanlı çekirdek fonksiyonu tercih edilmiştir. Destek Vektör Makineleri tarafından sınıflandırılacak görüntülerin tespit edilebilmesi için ön işleme ve öznitelik çıkarımı işlemleri uygulanmıştır. Görüntüler üzerindeki yüz bölgeleri kırpılmış ve 20x20 piksel olarak yeniden boyutlandırılmıştır. Kırpılan görüntüler üzerindeki özyüzler Temel Bileşen Analizi kullanılarak bulunmuştur. Temel Bileşen Analizi, veri setindeki güçlü özellikleri ortaya çıkarmak için kullanılan bir yöntemdir. Uygulama OpenCV kullanarak Visual Studio 2013 ortamında gerçekleştirilmiştir. Test verilerinin başarım oranı %80 olarak elde edilmiştir.

Keywords
Yüz, Yüz Tanıma Sistemleri, Destek Vektör Makineleri, Temel Bileşen Analiz,, Sınıflandırma,

FACE RECOGNITION APPLICATION DEVELOPMENT USING SUPPORT VECTOR MACHINES

Nesrin Aydın ATASOY1 , DERYA TABAK2

Nowadays, facial recognition systems are one of the fastest growing biometric technologies with a wide range of applications. Support Vector Machines (SVM) is a machine learning algorithm that works according to statistical learning algorithm is used to solve classification and regression problems. In this work, face recognition application is developed using SVM. Radial-based kernel function is preferred in SVM for classification. Preprocessing and feature extraction were applied in order to detection of images to be classified by SVM. Face region on the images are cropped and resized to 20x20 pixels as preprocessing. Eigenfaces on the cropped images are identified using Principle Component Analysis (PCA). PCA is a method that used to bring out strong pattern in the dataset. The application is implemented using OpenCV in Visual Studio 2013 IDE. The success rate of the test data is obtained as 80%.

Keywords
Face, Face Recognition Systems, Support Vector Machines, Principle Component Analysis, Classification,

Details
   

Authors

Nesrin Aydın ATASOY (1) (Corresponding Author)
Karabük Üniversitesi
nesrinaydin06@gmail.com | 0000-0002-7188-0020

DERYA TABAK (2)

deryaulucay90@gmail.com | 0000-0003-4817-4555

Supporting Institution

 :

Project Number

 :

Thanks

 :
References