Ana içeriğe atla

Yüz Tanıma Sistemi - 4

Yazan:
Kullanılan Kütüphaneler

Yüz tanıma sistemi geliştirirken kullanabileceğimiz birçok kütüphane var. Genel olarak en yaygını OpenCV kütüphanesi. OpenCV hem açık kaynak olması hem de performans olarak da iyi olduğundan biraz daha önde. Ayrıca Aforge,EmguCv,SharperCV,OpenCVDotNet gibi seçenekler mevcut.

OpenCV ana sayfası : http://opencv.willowgarage.com/wiki/

OpenCV kütüphanesini indirmek için (2.0 Sürümü)  : http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/

Ayrıca OpenCV konusunda BlueKid hocamızın sitesinden çok ayrıntılı bilgi edinebilir ve birçok örnek bulabilirsiniz.(http://derindelimavi.blogspot.com/)

OpenCvSharp C# ile kullanımı gayet kolay olan ve başarımı yüksek bir diğer kütüphane.

Başlangıç olarak kamera görüntüsünde yüz bulma işleminde ben Aforge framework'unu kullandım.Aforge framework'u de gayet kullanışlı ve birçok kütüphaneye sahip. Daha çok bilgi almak ve indirmek için sitesine bir göz atabilirsiniz : http://code.google.com/p/aforge/ .

Diğer kütüphanelere ulaşmak için;

SharperCV : http://www.cs.ru.ac.za/research/groups/SharperCV/

OpenCVDotNet : http://code.google.com/p/opencvdotnet/

The OpenCV Wrapper Project Page  :  http://www.iib-chemnitz.de/cvwrapper/index.php

EmguCV : http://www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Page
Etiketler:

Yorumlar

Yorum Gönder

Bu blogdaki popüler yayınlar

C# ile Yüz Bulma ve Tanıma

Yazan:
Aylardır uğraştığım yüz tanıma sistemi tezimi nihayet bitirdim.Lafı uzatmadan hemen yaptığım uygulamadan bahsedeyim. Öncelikle yaptığım yüz tanıma sistemini gerçekleştirmek için donanımsal ve yazılımsal olarak en düşük sistem gereksinimleri şunlar.  —Donanımsal Gereklilikler İşlemci:        Pentium III veya üstü Bellek:         128 MB Hard Disk:   4GB veya üstü Monitör:       14”SVGA          —Yazılımsal Gereklilikler İşletim Sistemi:                             Microsoft Windows NT/2000 veya üstü Paket:                           ...
162 yorum
Devamı

Yüz Tanıma Sistemi - 2

Yazan:
PCA Algoritması ve Özyüzler Metodu PCA algoritması ve Özyüzler metodunun kısaca bir tarihçesine bakalım; Öz yüzler yaklaşımı ilk olarak Sirovich ve Kirby (Eigenfaces, Principal Component Analysis, PCA, 1987) tarafından kullanılarak yüzü etkin bir şekilde göstermek için uygulanmıştır. Temel bileşen analizi olarak da bilinen Karhunen-Louve genişlemesine dayanmaktadır. Bu, bilgi teorisinde veriyi kodlama ve kodunu çözmede iyi bilinen bir tekniktir. Bu kişiler yüz resimleri gruplarından başlayarak bu resimlerin temel bileşenlerini hesaplamışlardır. Daha sonra da öz vektörün sadece küçük parçalarının ağırlıklı birleşimini kullanılarak yüz resmini yeniden oluşturmuşlardır. (Kirby ve Sirovich, 1990) bu metotlarını 115 yüz resmi veri tabanında test ettiler ve yaklaşık olarak %3 yanılma (hata) payıyla bir yüzü yeniden oluşturmak için sadece 40 öz vektörün yeterli olduğunu göstermişlerdir. Bundan kısa bir süre sonra yüzün simetrisini dikkate alarak (örneğin bütün yüzlerde gözler, burun v.s....
55 yorum
Devamı

Yüz Tanıma Sistemi - 6

Yazan:
C# Kameradan Görüntü Alma Kameradan görüntüyü almak için "webcam_capture" kütüphanesini kullanıyoruz.Referanslardan dll'i ekledikten sonra. Önce forum kısmına bir picturebox ve bir buton ekleyelim.Daha sonra "Kamera" adında bir sınıf oluşturuyoruz.Bu sınıf kod içeriği şöyle ; using System.Data; class Kamera {  private WebCamCapture kameraa;  private Anaform p;  PictureBox ilkresim; public void Kamera_Etkin(Anaform form, int W, int H, PictureBox ilkres) {   p = form;  ilkresim = ilkres;  kameraa = new WebCamCapture();  kameraa.CaptureHeight = H;  kameraa.CaptureWidth = W;  kameraa.TimeToCapture_milliseconds = 1;  kameraa.ImageCaptured += new WebCamCapture.WebCamEventHandler(kamera_resim); } public void Start() {   kameraa.Start(0); } public void kamera_resim(object source, WebcamEventArgs e) {   ilkresim.Image = e.WebCamImage; } } Kamera sınıfımızı oluşturduk şimdi anaform'da bir kamera nesnesi tanımlıyoruz ; using S...
11 yorum
Devamı