Boyut indirgeme yoluyla bütüncü yüz tanıma

Face recognition is a popular research area where there are different approaches studied in the literature. In this thesis, a holistic Principal Component Analysis (PCA) based method, namely Eigenface method is studied in detail and three of the methods based on the Eigenface method are compared. These are the Bayesian PCA where Bayesian classifier is applied after dimension reduction with PCA, the Subspace Linear Discriminant Analysis (LDA) where LDA is applied after PCA and Eigenface where Nearest Mean Classifier applied after PCA. All the three methods are implemented on the Olivetti Research Laboratory (ORL) face database, the Face Recognition Technology (FERET) database and the CNN-TURK Speakers face database. The results are compared with respect to the effects of changes in illumination, pose and aging. Simulation results show that Subspace LDA and Bayesian PCA perform slightly well with respect to PCA under changes in pose; however, even Subspace LDA and Bayesian PCA do not perform well under changes in illumination and aging although they perform better than PCA.Yüz tanıma, literatürde üzerine değişik araştırmalar olan popüler bir araştırma konusudur. Bu tezde, Özyüz adı verilen bütüncü bir Ana Bileşen Analizi (ABA) temelli metod detaylı olarak incelenmiş ve bu metoda dayalı 3 method karşılaştırılmıştır. Bu metodlar; ABA ile boyutu indirgenmiş resime Bayes Sınıflayıcısı uygulanması esasına dayalı Bayes ABA, ABA ile indirgenmiş resime Doğrusal Ayırtaç Analizi (DAA) uygulanması esasına dayalı Alt-Uzay DAA ve ABA ile indirgenmiş resime En-Yakın-Orta-Değer Sınıflayıcısı uygulanmasına dayalı vi Özyüz’dür. Bu üç metod Olivetti Araştırma Laboratuarı (ORL) yüz veritabanı, Yüz Tanıma Teknolojisi (FERET) veritabanı ve CNN-TURK Spikerleri yüz veritabanı üzerinde uygulanmıştır. Sonuçlar aydınlatma ve yüz ifadesi değişiklikleri ve yaşlanma etkilerine göre karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, Alt-Uzay DAA ve Bayes ABA’nın yüz ifadesi değişikliği durumunda ABA’ya göre biraz daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Ancak, aydınlatma değişikliği ve yaşlanma konusunda ABA’dan daha iyi sonuçlar elde edilse de Alt-Uzay DAA ve Bayes ABA’nın performansı çok iyi değildir.M.S. - Master of Scienc

Treatment of Nonclassic 11-Hydroxylase Deficiency with Ashwagandha Root

An elderly woman presented with acne and male pattern alopecia, which upon diagnostic evaluation was found to be due to nonclassic 11-hydroxylase deficiency. We previously reported that Ashwagandha root ameliorates nonclassic 3-β-ol dehydrogenase and aldosterone synthase deficiencies. This is the first report of its use being associated with amelioration of nonclassic 11-hydroxylase deficiency, where its apparent effects appear to be dose-related