Bulut Doğrulama Temelli Yüz Tanıma Tekniği

Temel Bulgular & Veri:İntegral görüntü, basamaklı sınıflandırıcılar, beş çeşit Haar benzeriözellikler ve Adaboost öğrenme yöntemi kullanılan yüzleri tespit etmek için Viola ve Jones algoritması kullanılır.Yüz tanıma, Temel Bileşen Analizi (PCA) algoritmasına göre daha verimli olduğu için Doğrusal DiskriminantAnalizi (LDA) kullanılarak yapılmıştır.

💡

Sonuç & Katkı:Sistemin performansını değerlendirmek için çeşitli MUCT veritabanıgörüntüleri kullanılmıştır.

🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması

📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem

⚙️Değişkenler:Histogram eşitleme · Bulut bilgi işlem · Yüz algılama

Özet

ÖzTek bir yüz için tanıma süreci nispeten daha kısa sürede tamamlanabilir. Bununla birlikte, birkaç yüzüntanınmasını içeren büyük ölçekli uygulama, prosedürü uzun bir hale getirecektir. Bulut bilişim hizmeti, dahafazla veri işleneceği zaman bulut bilişimin temel kaynakları artırdığı bir ölçeklenebilirlik çözümü sağlamasıiçin bu araştırmada kullanılmıştır. Geliştirilen sistemin programlanması ve eğitimi, bulut bilişim yoluyla yüzleritespit etmek ve tanımak için yapılmıştır. İntegral görüntü, basamaklı sınıflandırıcılar, beş çeşit Haar benzeriözellikler ve Adaboost öğrenme yöntemi kullanılan yüzleri tespit etmek için Viola ve Jones algoritması kullanılır.Yüz tanıma, Temel Bileşen Analizi (PCA) algoritmasına göre daha verimli olduğu için Doğrusal DiskriminantAnalizi (LDA) kullanılarak yapılmıştır. Sistemin performansını değerlendirmek için çeşitli MUCT veritabanıgörüntüleri kullanılmıştır.

Abstract

Anahtar kelimeler

Histogram eşitleme Bulut bilgi işlem Yüz algılama Viola ve Jones algoritması Doğrusal Diskriminant Analizi Histogram equalization Cloud computing Face detection Viola and Jones algorithm Linear Discriminant Analysis

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ALRAHLAWEE, A. T., DURU, A. D., BAYAT, O., UÇAN, O. N. (2019). Bulut Doğrulama Temelli Yüz Tanıma Tekniği. AURUM Mühendislik Sistemleri ve Mimarlık Dergisi, Cilt: 3 - Sayı: 1, 79–96. https://ajindex.com/articles/736965

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

Yeni Sekmede Aç ↗

↗Yeni Sekme

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (2)

Alireza S. 2013. ” Children Detection Algorithm Based on Statistical Models and LDA in Human Face Images”, Communication Systems and Network Technologies international conference. Alireza T. 2011. ” Face Detection and Recognition using Skin Color and AdaBoost Algorithm Combined with Gabor Features and SVM Classifier”, Multimedia and Signal Processing international conference. Avidan S. 2006. “Blind vision”, computer vision European conference. Brown, Michael PS, William Noble Grundy, David Lin, Nello Cristianini, Charles Walsh Sugnet, Terrence S. Furey, Manuel Ares, and David Haussler. 2000. “Knowledge-based analysis of microarray gene expression data by using support vector machines.” Proceedings of the National Academy of Sciences 97, no. 1: 262-267. Cheng M. 2015. “Global contrast based salient region detection”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Dufaux F. 2006. “Scrambling for Privacy Protection in Video Surveillance Systems”, IEEE transactions for video technology. Ganesh V. 2013. “STEP-2 User Authentication for Cloud Computing,” Engineering and Innovative Technology international journal. Hiroyuki K. 2007. ” Face Detection with Clustering, LDA and NN”, Systems, Man and Cybernetics international conference of IEEE. Ian F. 2008. “Cloud computing and grid computing 360 degree compared”, semantic scholar. J. Killoran. 2018. “4 Password Authentication Risk & How to Avoid Them”, End Passwords with Swoop. [Online]. Available: https://swoopnow.com/password-authentication/. [Accessed: 18- Oct- 2018]. J. L. 2017. “Fingerprint Scanning: 5 Things to Know Before Implementing”, End Passwords with Swoop. [Online]. Available: https://swoopnow.com/fingerprint-scanning/. [Accessed: 18- Oct- 2018].
Jagadish, H. 2014. “Big data and its technical challenges”, ACM communications magazine, volume 57. Jensen O. 2008. ”Implementing the Viola-Jones face detection algorithm”, PhD thesis, Denmark technical university. Jie Z. 2015. ” Real Time Face detection System Using Adaboost and Haar-like Features”, Information Science and Control Engineering international conference. Jindong W. 2016. ”Recognition using class specific linear Projection”, Chinese academy of science, institute of computing technology. K. Dharavath, F. Talukdar and R. Laskar. 2014. “Improving Face Recognition Rate with Image Preprocessing”, Indian Journal of Science and Technology, vol. 7, no. 8, pp. 1170–1175. Kalyani M. 2013. “Soft Computing on Medical-Data (SCOM) for a Countryw