Bu kaydın yasal hükümlere uygun olmadığını düşünüyorsanız lütfen sayfa sonundaki Hata Bildir bağlantısını takip ederek bildirimde bulununuz. Kayıtlar ilgili üniversite yöneticileri tarafından eklenmektedir. Nadiren de olsa kayıtlarla ilgili hatalar oluşabilmektedir. MİTOS internet üzerindeki herhangi bir ödev sitesi değildir!

Comparison of Face Recognition Methods

Oluşturulma Tarihi: 28-02-2017

Niteleme Bilgileri

Tür: Tez

Alt Tür: Yüksek Lisans Tezi

Yayınlanma Durumu: Yayınlanmamış

Dosya Biçimi: PDF

Dil: İngilizce

Konu(lar): TEKNOLOJİ,

Yazar(lar): Alaisawi , Salem Khalifa Mohamed (Yazar),

Emeği Geçen(ler): Şengül, Gökhan (Danışman),

Anahtar Kelimeler

Face Recognition, Principal Component Analysis, Speeded Up RobustFeatures, Grey Level Co-Occurrence Matrix


Özet

Many studies and researches were conducted in the field of face recognition in orderto get the best accuracy to attain and provide superior results. However, these studiesachieved disparate results in terms of performance and accuracy, thus making itnecessary to conduct studies that compare face recognition algorithms and emergewith results that demonstrate which of these algorithms give the best results.This study aims to compare three face recognition method, namely PrincipleComponent Analysis (PCA), Speeded Up Robust Features (SURF), and Gray-LevelCo-occurrence Matrix (GLCM). This comparison was tested on four imagesdatabases ORL, YALE, FEI, and FERET. The experimental results of this studyshowed that PCA outperformed the other two methods SURF and GLCM whentested on ORL, YALE, FEI, and FERET databases. The results of GLCM were lessaccurate and showed low performance as compared to the rest.


İçindekiler



Açıklamalar



Haklar



Notlar



Kaynakça


Atıf Yapanlar

Gözat Sayfasına Dön

 

Sosyal Medya ve Araçlar

İstatistikler

  • Kayıt
    • Bu ay: 3
    • Toplam: 2444
  • Online
    • Ziyaretçi: 65
    • Üye: 0
    • Toplam: 65

Detaylı İstatistikler