Cloud authentication based face recognition technique
| dc.authorid | 0000-0001-5988-8882 | en_US |
| dc.contributor.author | Alrahlawee, Anfal Thaer | |
| dc.contributor.author | Duru, Adil Deniz | |
| dc.contributor.author | Bayat, Oğuz | |
| dc.contributor.author | Uçan, Osman Nuri | |
| dc.date.accessioned | 2021-06-11T07:31:35Z | |
| dc.date.available | 2021-06-11T07:31:35Z | |
| dc.date.issued | 2019 | en_US |
| dc.department | Fakülteler, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Elektrik - Elektronik Mühendisliği Bölümü | en_US |
| dc.description.abstract | The recognition process for a single face can be completed in relatively less time. However, large scale implementation that involves recognition of several faces would make the procedure a lengthy one. Cloud computing service has been employed in this paper to provide a solution for scalability, where cloud computing increases the essential resources when larger data is to be processed. The programming and training of the developed system has been done in order to detect and recognize faces through cloud computing. Viola and Jones algorithm is employed for detecting faces that used integral image, cascaded classifiers, five sorts of Haar-like features, and Adaboost learning method. Face recognition has been done using Linear Discriminant Analysis (LDA), as it is more efficient compared to Principal Component Analysis (PCA) algorithm. Several MUCT database images have been used for assessing the performance of system. | en_US |
| dc.description.abstract | Tek bir yüz için tanıma süreci nispeten daha kısa sürede tamamlanabilir. Bununla birlikte, birkaç yüzün tanınmasını içeren büyük ölçekli uygulama, prosedürü uzun bir hale getirecektir. Bulut bilişim hizmeti, daha fazla veri işleneceği zaman bulut bilişimin temel kaynakları artırdığı bir ölçeklenebilirlik çözümü sağlaması için bu araştırmada kullanılmıştır. Geliştirilen sistemin programlanması ve eğitimi, bulut bilişim yoluyla yüzleri tespit etmek ve tanımak için yapılmıştır. İntegral görüntü, basamaklı sınıflandırıcılar, beş çeşit Haar benzeri özellikler ve Adaboost öğrenme yöntemi kullanılan yüzleri tespit etmek için Viola ve Jones algoritması kullanılır. Yüz tanıma, Temel Bileşen Analizi (PCA) algoritmasına göre daha verimli olduğu için Doğrusal Diskriminant Analizi (LDA) kullanılarak yapılmıştır. Sistemin performansını değerlendirmek için çeşitli MUCT veritabanı görüntüleri kullanılmıştır. | en_US |
| dc.identifier.citation | Alrahlawee, A. T., Duru, A. D., Bayat, O., & Uçan, O. N., "Cloud authentication based face recognition technique", AURUM Mühendislik Sistemleri ve Mimarlık Dergisi, 3, 1, 2019, 79-96. | en_US |
| dc.identifier.endpage | 96 | en_US |
| dc.identifier.issn | 2564-6397 | |
| dc.identifier.issue | 1 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 79 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12939/1954 | |
| dc.identifier.volume | 3 | en_US |
| dc.institutionauthor | Alrahlawee, Anfal Thaer | |
| dc.institutionauthor | Bayat, Oğuz | |
| dc.institutionauthor | Uçan, Osman Nuri | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Altınbaş Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.ispartof | AURUM Mühendislik Sistemleri ve Mimarlık Dergisi | |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Histogram Equalization | en_US |
| dc.subject | Cloud Computing | en_US |
| dc.subject | Face Detection | en_US |
| dc.subject | Viola And Jones Algorithm | en_US |
| dc.subject | Linear Discriminant Analysis | en_US |
| dc.subject | Histogram Eşitleme | en_US |
| dc.subject | Bulut Bilgi İşlem | en_US |
| dc.subject | Yüz Algılama | en_US |
| dc.subject | Viola Ve Jones Algoritması | en_US |
| dc.subject | Doğrusal Diskriminant Analizi | en_US |
| dc.title | Cloud authentication based face recognition technique | |
| dc.title.alternative | Bulut doğrulama temelli yüz tanıma tekniği | |
| dc.type | Article |
