Geri Dön

Face mask detection

Transfer öğrenmeyi kullanarak yüz ifadeleri tanıma

  1. Tez No: 685798
  2. Yazar: HASAN ALKHDER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE YÜCEL KASAP
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

COVID-19 acımasızca tüm dünyaya yayılmış ve dünya çapında bir sağlık krizine neden olmuş durumdadır. Dünya sağlık kuruluşuna göre, viral bulaşmayı yavaşlatmada etkili yöntemlerden biri, pandeminin ilk ortaya çıkmasından bu yana zorunlu bir uygulama olarak kabul edilen yüz maskesi takmaktır. Bu çalışmada, yüksek performanslı bir yüz maskesi algılama modeli için bir teklif olarak MobileNet v2'yi aktarım öğrenimi ile birleştiren bir karma model geliştirilmiştir. Tasarımın bileşenleri, sınıflandırma için transfer öğrenimi, Tensorflow ve Keras ile özellik çıkarımı için MobileNet v2'yi oluşturmaktadır. Bu çalışmada, iki veri seti kullanılmıştır. Bunlardan biri, gerçek nesneler üzerinde yapay olarak üretilmiş bir dizi maskeyi içermekte ve ikinci veri seti ise gerçek hayat konularından ve gerçek hayat durumlarını temsil eden resimlerden oluşmaktadır. Model, veri kümesi 1 ile 98, veri kümesi 2 ile 96 oranında doğruluk elde etmiştir..

Özet (Çeviri)

The COVID-19 has ferociously spread over the world causing a world-wide health crisis. According to the world health organization, one of the effective methods in slowing down viral transmission is face mask wearing which has since the pandemic first emerged been established as a mandatory practice. In this paper, a hybrid model is advanced that merges MobileNet v2 with transfer learning as a proposition for a high-performing face mask detection model. Components of the design constitute transfer learning, tensor flow, and Keras for classification as well as MobileNet v2 for feature extraction , In this study, two datasets were utilized. One data set contained a selection of artificially generated masks on real objects. Whereas the second dataset consisted of real life subjects and pictures that represent real-life situations. The model achieved an accuracy of 98 with dataset 1 and an accuracy of 96 with dataset 2.

Benzer Tezler

  1. Konvülasyonel sinir ağları kullanarak yüz maskesi tespiti

    Face mask detection using convolutional neural networks

    MOHAMMED SAFAULDEEN DAWOOD AL-ABBASI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ

  2. Face mask detection using deep learning methods

    Derin öğrenme yöntemleriyle yüz maskesi tespiti

    YOUNUS ALQADIRI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER İŞCAN

  3. Gerçek zamanlı yüz maskesi algılama uyarı sistemi

    Real-time face mask detection with alert system

    ALI ABBAS JASIM JASIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırşehir Ahi Evran Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DR. MUSTAFA YAĞCI

  4. Enhancing double authentication data security by face mask detection and recognition using k-means algorithm and CNN classification

    Çift doğrulama verilerini geliştirme yüz maskesi algılama ile güvenlik ve k-means algoritması kullanarak tanıma ve CNN sınıflandırması

    MARWAH MOHAMMED HUSSEIN HUSSEIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GALİP CANSEVER

  5. COVID19 yayılımını azaltmak için yüz maskesinin evrişimsel sinir ağı modelleri ile tespiti

    Detection of face mask with convolutional neural network models to reduce COVID19 spread

    ASLIHAN DAŞGIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Yönetim Bilişim SistemleriAksaray Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEMAL ADEM

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERHAT KILIÇARSLAN