YÜZ TANIMA SİSTEMLERİNDE DOĞRULUK PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ
Öz
Yüz tanıma sistemlerinin güvenlik açısından önemi son yıllarda oldukça artmıştır. Çalışmada, Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi Teknoloji Fakültesindeki gönüllü öğrenci ve öğretim üyelerinden oluşan 41 kişiye ait ön, yan, üst ve alt yüz görüntüleri alınarak LDA, LBP ve PCA ile SVD yüz tanıma algoritmaları uygulanarak her birine ait model elde edilmiştir. Elde edilen modeller test yüz görüntüleri üzerinde sınıflandırılarak, RMSE ve MAPE performans ölçüt kriterlerine göre değerlendirilerek ön ve yan yüz tanıma sisteminde PCA ve SVD algoritması, üst ve alt yüz tanıma sisteminde ise LBP Algoritmasının en iyi sonucu verdiği tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Abudarham, N., Shkiller, L., & Yovel, G., 2019. Critical features for face recognition. Cognition, 182, 73-83. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2018.09.002.
- Aburomman, A. A., & Reaz, M. B. I., 2016. Ensemble of binary SVM classifiers based on PCA and LDA feature extraction for intrusion detection. In 2016 IEEE Advanced Information Management, Communicates, Electronic and Automation Control Conference (IMCEC), 636-640, IEEE. DOI: 10.1109/IMCEC.2016.7867287
- Banerjee, S., & Das, S., 2018. LR-GAN for degraded Face Recognition. Pattern Recognition Letters, 116, 246-253. https://doi.org/10.1016/j.patrec. 2018. 10.034
- Barbedo, J. G. A., 2018. Impact of dataset size and variety on the effectiveness of deep learning and transfer learning for plant disease classification. Computers and Electronics in Agriculture, 153, 46–53. https://doi.org/10.1016/ j.compag. 2018. 08.013
- Becerra-Riera, F., Morales-González, A., & Méndez-Vázquez, H., 2018. Facial marks for improving face recognition. Pattern Recognition Letters, 113, 3-9. https://doi.org/10.1016/j.patrec. 2017. 05. 005.
- Bengio, Y., 2009. Learning deep architectures for AI. Foundations and trends in Machine Learning, 2(1), 1-127.
- Borade, S. N., Deshmukh, R. R., & Ramu, S., 2016. Face recognition using fusion of PCA and LDA: Borda count approach. In 2016 24th Mediterranean conference on control and automation (MED) 1164-1167, IEEE.
- Chai, T., & Draxler, R. R. (2014). Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)?–Arguments against avoiding RMSE in the literature. Geoscientific model development, 7(3), 1247-1250.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Bilgisayar Yazılımı
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Bekir Aksoy
*
0000-0001-8052-9411
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
19 Aralık 2019
Gönderilme Tarihi
2 Mayıs 2019
Kabul Tarihi
12 Haziran 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2019 Cilt: 7 Sayı: 4
Cited By
Identification with Face Recognition Methods in Real Life Applications
International Journal of Engineering Technologies IJET
https://doi.org/10.19072/ijet.817959