Yüz görüntülerine ayrık kosinüs dönüşümü uygulanarak görüntü sınıflandırma sonuçlarının iyileştirilmesi
dc.contributor.author | Şener, Abdullah | |
dc.contributor.author | Ergen, Burhan | |
dc.date.accessioned | 2023-03-16T10:55:27Z | |
dc.date.available | 2023-03-16T10:55:27Z | |
dc.date.issued | 2022-12-06 | |
dc.description.abstract | Günümüzde teknolojinin gelişmesi yapay zekâ çalışmalarının da hızlı bir şekilde gelişmesine olarak sağlamaktadır. Gelişen yapay zekâ çalışmaları arasında son zamanlarda popülerliği yüksek olan konulardan birisi sanal ortamlarda gerçekçi sahte yüzlerin oluşturulması ve kullanılmasıdır. Yapılan çalışmada içerisinde sahte ve gerçek yüzlerin yer aldığı görüntüler kullanılarak yüzlerin sahte/gerçek olduğunu ayırt etmek için bir dizi çalışmalar yapılmıştır. Yapılan çalışmada iki farklı sınıflandırma modeli (VGG, Xception) ve görüntüler üzerinde üç faklı yöntem (normal görüntü, Fourier dönüşümlü görüntü, Ayrık Kosinüs dönüşümlü görüntü) uygulanarak ayrı ayrı sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak araştırmacılara kaynak olarak sunulmuştur. | tr_TR |
dc.description.abstract | Today, the development of technology enables the rapid development of artificial intelligence studies. One of the most popular topics among the developing artificial intelligence studies is the creation and use of realistic false faces in virtual environments. In the study, a series of studies were conducted to distinguish between false and real faces based on images containing false and real faces. In the study, two different classification models (VGG, Xception) and three different methods (normal image, Fourier transform image, discrete cosine transform image) were applied to images and separate classification processes were performed. The obtained results were compared and provided to the researchers as a resource. | en_US |
dc.identifier.citation | Şener, A. ve Ergen, B. (2022). ''Yüz görüntülerine ayrık kosinüs dönüşümü uygulanarak görüntü sınıflandırma sonuçlarının iyileştirilmesi''. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 27(3), 1193-1206. | tr_TR |
dc.identifier.endpage | 1206 | tr_TR |
dc.identifier.issn | 2148-4147 | |
dc.identifier.issn | 2148-4155 | |
dc.identifier.issue | 3 | tr_TR |
dc.identifier.startpage | 1193 | tr_TR |
dc.identifier.uri | https://doi.org/10.17482/uumfd.1076377 | |
dc.identifier.uri | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2264686 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11452/31609 | |
dc.identifier.volume | 27 | tr_TR |
dc.language.iso | tr | tr_TR |
dc.publisher | Bursa Uludağ Üniversitesi | tr_TR |
dc.relation.journal | Uludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi / Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering | tr_TR |
dc.relation.publicationcategory | Makale - Uluslararası Hakemli Dergi | tr_TR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Görüntü sınıflandırma | tr_TR |
dc.subject | Derin öğrenme | tr_TR |
dc.subject | Fourier dönüşümü | tr_TR |
dc.subject | Ayrık kosinüs dönüşümü | tr_TR |
dc.subject | Image classification | en_US |
dc.subject | Deep learning | en_US |
dc.subject | Fourier transform | en_US |
dc.subject | Discrete cosine transform | en_US |
dc.title | Yüz görüntülerine ayrık kosinüs dönüşümü uygulanarak görüntü sınıflandırma sonuçlarının iyileştirilmesi | tr_TR |
dc.title.alternative | Improving image classification results by applying discrete cosine transform to face images | en_US |
dc.type | Article | en_US |
dc.type | Araştırma makalesi | tr_TR |