Yüz görüntülerine ayrık kosinüs dönüşümü uygulanarak görüntü sınıflandırma sonuçlarının iyileştirilmesi

dc.contributor.authorŞener, Abdullah
dc.contributor.authorErgen, Burhan
dc.date.accessioned2023-03-16T10:55:27Z
dc.date.available2023-03-16T10:55:27Z
dc.date.issued2022-12-06
dc.description.abstractGünümüzde 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.abstractToday, 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.citationŞener, 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.endpage1206tr_TR
dc.identifier.issn2148-4147
dc.identifier.issn2148-4155
dc.identifier.issue3tr_TR
dc.identifier.startpage1193tr_TR
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.17482/uumfd.1076377
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2264686
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/31609
dc.identifier.volume27tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherBursa Uludağ Üniversitesitr_TR
dc.relation.journalUludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi / Uludağ University Journal of The Faculty of Engineeringtr_TR
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectGörüntü sınıflandırmatr_TR
dc.subjectDerin öğrenmetr_TR
dc.subjectFourier dönüşümütr_TR
dc.subjectAyrık kosinüs dönüşümütr_TR
dc.subjectImage classificationen_US
dc.subjectDeep learningen_US
dc.subjectFourier transformen_US
dc.subjectDiscrete cosine transformen_US
dc.titleYüz görüntülerine ayrık kosinüs dönüşümü uygulanarak görüntü sınıflandırma sonuçlarının iyileştirilmesitr_TR
dc.title.alternativeImproving image classification results by applying discrete cosine transform to face imagesen_US
dc.typeArticleen_US
dc.typeAraştırma makalesitr_TR

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
27_3_19.pdf
Size:
1.26 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: