Digital image processing is a field that develops rapidly in various fields such as engineering and science. Some of the most important digital image processing applications are sonar, radar, robot technology, remote sensing, data, audio and image processing, as well as satellite technologies. Despite rapid progress in the full storage and performance of the digital communication systems, uncompressed multimedia graphics still require large data storage and bandwidth data transmission, and the demand for audio and video data storage and data display still exceeds the capabilities of existing technologies. This is the drawback during transport and storage. Thus there is a need to compress data from images. There are many compression techniques. However, as the compression performance increases, the quality of the image is lost and image analysis is negatively affected.One of the most important problems faced by the image recognition systems and especially in face recognition, firstly, there is not enough database to identify all the images, secondly, facial features change due to aging or distortion of the image, and thirdly the image quality; one of the most important problems found at the face recognition systems, is the poor quality of the image. The image is tinted or unclear, making face recognition extremely difficult. In this thesis study, a complete project for image analysis and image recognition is implemented, using image analysis techniques. Such features can identify the person using digital image analysis and algorithms as Viola-Jones algorithm and genetic algorithms. Also, other properties to images to reveal all picture details and to compare images are appended into the system.

Dijital görüntü işleme, mühendislik ve bilim gibi çeşitli alanlarda hızla gelişen bir teknolojidir. Dijital görüntü işlemenin sonar, radar, robot teknolojisi, uzaktan algılama verileri, ses ve görüntü işleme ve uydu teknolojileri gibi birçok farklı alanda uygulamaları vardır. Modern dijital iletişim sistemlerinin depolama ve performanslarındaki hızlı ilerlemeye rağmen, sıkıştırılmamış çoklu ortam grafikleri hala büyük veri depolama ve bant genişliği veri aktarımı gerektirmektedir. Ses ve video veri depolama ve veri görüntüleme istekleri de günümüz teknolojilerini zorlamaktadır. Bu yüzden sıkıştırılmamış görüntü verilerini taşımak ve depolamak maliyetli olmakta ve veri sıkıştırmaya ihtiyaç duyulmaktadır. Birçok sıkıştırma tekniği vardır. Ancak sıkıştırma başarımı arttıkça görüntü kalitesinin kaybolması ve görüntü analizinin olumsuz etkilenmesi söz konusu olabilmektedir.Görüntü tanıma sistemlerinin, özellikle yüz tanımada karşılaştığı en önemli sorunlardan ilki tüm görüntüleri tanımlamak için yeterli sayıda farklı görüntü verisinin olmaması durumu, ikincisi de yüz özelliklerinin yaş veya görüntü bozulması nedeniyle değişmesi ve üçüncüsü ise yüz tanıma programlarının karşılaştığı en önemli problemlerden biri olan görüntünün kalitesizliğidir. Kalitesiz görüntülerde görüntü renklendirilmiş veya belirsizdir, bu da yüz tanıma işlemini oldukça zorlaştırmaktadır. Bu tez çalışmasında, görüntü analizi ve görüntü tanıma üzerinde durulmuştur. Görüntü analiz tekniklerini kullanarak kişiler tanımlanabilir, genetik algoritmalar ve Viola-Jones algoritması gibi dijital görüntü analiz teknikleri ve algoritmalarını kullanarak tüm gerekli bilgiler elde edilebilmektedir. Tüm resim ayrıntılarını ortaya çıkarmak ve görüntüleri karşılaştırmak için resimlere farklı özellikler de eklenmiştir.