Hesaplamalı zekâ tabanlı hibrit metotlar ile görüntü eşleme
Image matching via hybrid methods of computational intelligance basement
Yazar: MAHMUT DİRİK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. DAVUT HANBAY
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Teknolojinin gelişmesiyle akıllı sistemlerin, insan taklitli makinelerin icatları hız kazanmıştır. Sanal yaşantının arttığı günümüzde, dünya küçük bir ekrana sığar olmuştur. Bu ilerlemeler ile birlikte güvenlik vazgeçilmez unsurlar arasında yerini almıştır. Sistem güvenliğinin artırıcı değişik algoritmalar geliştirilmiş ve alternatif formüller araştırılmıştır. Kişinin sadece kendisinin sahip olduğu, değişmeyen ve ayırt edici fizyolojik özelliklerin tanınması prensipleri ile çalışan biyometri, şirketlerin kaynaklarını tehdit eden güvenlik açıkları, giriş için kullanılan parola ve kart gibi tanıtıcıların unutulması, kaybolması vs. nedenler biyometrik sistemlerin kullanımına olan talebi artırmıştır. Görüntü işleme temelli çalışan sistemlerin anlaşılabilmesi ve uygulamanın verimliliği için bu tez çalışmasında YSA, Nesne Tanıma Sistemleri, Şablon Eşlemede Kullanılan Yöntemler, Kuramsal Temeller ele alınmış, görüntü karelerinden yüz bulma algoritmaları geliştirilmiş ve şablon eşleştirme algoritmaları ile doğrulaması yapılmıştır.Bu tez çalışmasında MATLAB 7.10.0 (R2010a) programı kullanılarak Grafik Kullanıcı Arayüzü(GUI) tasarlanmış ve veri taban bağlantısı için kod geliştirilmiştir. Çeşitli fonksiyonlar icra edilerek ön işlem adımı oluşturmuş, filtreleme için Gabor dalgacıkları, sınıflandırma için de Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır.Özellik vektörleri çıkartmak için Gabor dalgacıkları, sınıflandırma için de Yapay sinir ağları kullanılmıştır. Belirlenen alanlar içerisinde istenen alanın ayrıntısını görmek, analizini yapmak ve aynı olup olmadığı tespitini yapabilmek için faz korelasyon denklemleri kullanılarak oluşturulan arama algoritması ile hedef alan araması ve doğrulanması gerçekleştirilmiştir.Grafik Kullanıcı Arayüzü (GUI) kullanılarak görüntü elde edilir, eğitilmiş net ağı kullanılarak taranır ve algılanan yüz kare içerisinde gösterilir. Bulunan görüntü ile aranan şablonun aynı olup olmadığı faz korelasyon denklemleri ile doğrulanması yapılır.Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Grafik Kullanıcı Arayüzü, Gabor Dalgacıkları, Şablon Eşleme, Faz Korelasyon, Nesne Tanıma

Abstract:
By the Development of technology, intelligent systems, human imitative inventions of machines have gained velocity. Throughout increase in virtual life today, the World has become a small screen fits. With this advanced security has become one of the indispensable elements. The security of the system developed with different algorithms and alternative formulation investigated. Only for his own personality, not changes and works with principles of the recognition of the distinctive features of physiological biometrics, vulnerabilities the companies resources that threaten, descriptors, such as forgetting the password used to Access the card loss etc. factors increased the demand for the use of biometric systems.In this thesis, for the efficiency of working systems based on image processing, understanding and application of ANN, Object Recognition Systems, the methods used in Template Matching, Theoretical foundations are discussed and picture frames with face detection algorithms have been developed and template matching algorithms were validated.In this study, MATLAB 7.10.0 (R2010a) program was used and Graphical User Interface (GUI) was designed. MATLAB code has been developed for the connection of the data base. Created a pre-processing step the various functions performed by Gabor wavelets for filtering, for the classification, Artificial Neural Networks (ANN) was used. To extract the feature vectors Gabor wavelets, for classification artificial neural networks. are used. In the desired area to see the detail of the designated areas, and to analyze the correlation equations of the same phase to be able to detect whether a new search algorithm by using the search and verification was carried out with the target area. Use the Graphical User Interface (GUI) to obtain the image. Network trained using the detected face is scanned and displayed within a frame. The template is the same as that shown in the image sought to be confirmed in phase correlation equations is done.Keywords: Artificial Neural Networks, Graphical User Interface, Gabor wavelet, Pattern Matching, Phase Correlation, Object Recognition.