OPENCV İLE YÜZ TESPİTİ
Abstract views: 22
/ 
PDF downloads: 25
Keywords:
Opencv, Yüz Tanıma, Haar Cascade, PythonAbstract
Bu çalışma, Haar Cascade sınıflandırıcısı kullanarak yüz tespitinde kullanılan metodolojinin
uygulamasını içermektedir. Algoritmanın eğitim süreci, pozitif ve negatif görüntülerin kullanımı, gerçek
zamanlı işlemede hızın önemi ve parametrelerin optimizasyonu gibi konular ele alınmıştır. Özellikle
'scaleFactor' ve 'minNeighbors' parametrelerinin ayarlanmasının yüz tespiti üzerindeki etkileri görsellerle
desteklenerek açıklanmıştır. Ayrıca, OpenCV (Açık Bilgisayarlı Görü) kütüphanesi kullanılarak
gerçekleştirilen yüz algılama süreci detaylandırılmıştır. Yüz algılama, görüntü veya videolardaki insan
yüzlerinin otomatik olarak tanımlanması ve etiketlenmesidir. Bu yeteneğin güvenlik sistemleri ve yüz
tanıma uygulamalarında yararlı olması beklenmektedir. Proje, OpenCV tarafından sunulan yüz tespit
algoritmalarından ve işlevlerinden yararlanarak, Python programlama dili kullanılarak geliştirilmiştir.
Projenin aşamaları, bir görüntü veya video girişinin alınması, yüz algılamanın gerçekleştirilmesi, tespit
edilen yüzlerin işaretlenmesi ve sonuçların görselleştirilmesini içerir. Performans değerlendirmesi, farklı
senaryolar üzerinden yapılmıştır.
Downloads
References
TeohOng A, Ibrahim Z, Ramli S (2013) Computer Machine Vision Inspection on Printed Circuit Boards Flux Defects. American Journal of Engineering and Applied Sciences 6:263–273
Kaehler A, Bradski G (2017) Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library, 1st edition. O’Reilly Media, Sebastopol, CA
Shanmugamani R (2018) Deep Learning for Computer Vision: Expert techniques to train advanced neural networks using TensorFlow and Keras. Packt Publishing Ltd
Gonzalez RC, Woods RE, Masters BR (2009) Digital Image Processing, Third Edition. J Biomed Opt 14:029901
Selvi S, Sivakumar D, Sowmiya S, Suba K, Raja (2019) Face Recognition Using Haar - Cascade Classifier for Criminal Identification.
Villán AF (2019) Mastering OpenCV 4 with Python: A practical guide covering topics from image processing, augmented reality to deep learning with OpenCV 4 and Python 3.7. Packt Publishing Ltd
Surís D, Menon S, Vondrick C (2023) ViperGPT: Visual Inference via Python Execution for Reasoning. In: 2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). pp 11854–11864
Virtanen P, Gommers R, Oliphant TE, et al (2020) SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python. Nat Methods 17:261–272
P. Viola and M. Jones, "Rapid object detection using a boosted cascade of simple features," Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR 2001, Kauai, HI, USA, 2001, pp. I-I.
Viola, P., Jones, M.J. Robust Real-Time Face Detection. International Journal of Computer Vision 57, 137–154 (2004).
PSVS Sridhar, Premkumar Chithaluru, Sunil Kumar, Omar Cheikhrouhou, Habib Hamam (2023) An Enhanced Haar Cascade Face Detection Schema for Gender Recognition. International Conference on Software and Computer Applications. https://doi.org/10.1109/icsca57840.2023.10087742
