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
- Tez No: 785008
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KEMAL ADEM, DR. ÖĞR. ÜYESİ SERHAT KILIÇARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: CNN, COVID 19, Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Maskeler, Nesne tespiti, CNN, COVID 19, Deep learning, Convolutional neural networks, Masks, Object detection
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Aksaray Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda hayatımızın gerçeği olan ve tüm dünya için pandemi haline gelen Covid-19'un gerekli tedbirlere sıkı şekilde uyulmadığı takdirde bulaşma oranı artmakta hatta varyantları bile ortaya çıkmaya başlamaktadır. Dünya Sağlık Örgütü tarafından yayınlanan ve alınması gerekli olan tedbirler alındıkça hastalıkla mücadele daha kolay hale gelebilmektedir. Tedbirlere uymanın zorluğu olsa da uymaya özen gösterildiği taktirde, hastalık ya daha hafif atlatılmakta ya da hastalığa kolayca yakalanılmamaktadır. Bu tedbirlerin en önemlilerinden birisi de kalabalık alanlarda maske kullanımına özen gösterilmesidir. Maske kullanımının önemi araştırmalarla desteklenmesinden sonra, bazı alışveriş merkezi, sağlık kuruluşları, okullar gibi kalabalık mekanlarda maske kullanımına yönelik denetimler başlamıştır. Ancak bu denetimleri bir insanın gerçekleştirmesi zor olduğundan günümüzde sıklıkla kullanılan derin öğrenme yöntemleriyle maske tespiti çalışmaları yapılmaya başlanmıştır. Bu tez çalışmasında, transfer öğrenme tabanlı modeller kullanılarak maske tespiti gerçekleştirilmesi amaçlanmaktadır. Kaggle web sitesinde bulunan veri seti üzerinde toplamda 906 görüntü ile DenseNet121, EfficientNetV2M, NasNetMobile, InceptionV3 ve VGG19 derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Deneysel değerlendirmeler sonucunda, en iyi başarı oranı olarak NasNetMobile modeliyle, %99.35 doğruluk, %99 kesinlik, %99 geri çağırma ve %99 f1 skorları elde edildiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In recent years, Covid-19, which has become a reality of our lives and has become a pandemic for the whole world, increases the rate of infection and even variants of it begin to appear if the necessary precautions are not strictly followed. As the measures published by WHO and necessary to be taken are taken, the fight against the disease may become easier. Although it is difficult to comply with the measures, if care is taken to comply, the disease is either milder or the disease is not easily caught. One of the most important of these measures is to pay attention to the use of masks in crowded areas. After the importance of mask use was supported by research, inspections for the use of masks in crowded places such as some shopping malls, health institutions and schools began. However, since it is difficult for a human to perform these inspections, mask detection studies have begun to be carried out with deep learning methods, which are frequently used today. In this thesis, it is aimed to perform mask detection using transfer learning based models. DenseNet121, EfficientNetV2M, NasNetMobile, InceptionV3 and VGG19 deep learning models were used with a total of 906 images with the data set available on the Kaggle website. As a result of the experimental evaluations, it was seen that the best success rate was obtained with the NasNetMobile model, with 99.35% accuracy, 99% precision, 99% recall and 99% f1 scores.
Benzer Tezler
- İnsan kaynaklarının geliştirilmesine yönelik bir yöntem olarak işyeri koçluğu ve etkileri
Workplace coaching and its effects as a method for human resources development
BİLNUR FİDAN YILDIRIM
- Covid-19 Sosyal İzolasyon Sürecinin Üniversite Öğrencilerinde Fiziksel Aktivite Düzeyi, Umutsuzluk, Algılanan Stres ve Yaşam Kalitesi Üzerine Etkisi
The Effect of Covid-19 Social Isolation Process on Physical Activity Level, Hopelessness, Perceived Stress and Quality of Life in University Students
ASENA ALĞANTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Fizyoterapi ve Rehabilitasyonİstanbul Arel ÜniversitesiFizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SANEM ŞENER
- Yetişkinlerde koronavirüs korkusu, psikolojik sağlamlık ve pozitif fonksiyonel tutumlar arasındaki ilişki
The relationship between the fear of coranavirus, psychological resilience and positive functional attitudes in adults
BERNA DOĞUŞ KOÇOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Psikolojiİstanbul Arel ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜLEYMAN KAHRAMAN
- Covid-19 pandemisinde, sağlık çalışanlarının anksiyete ve depresyon düzeyleri ile mesleki doyum ve tükenmişlikleri arasındaki ilişki: Bodrum ilçesi örneği
The relationship between anxiety and depression levels and the occupational satisfaction and burnout among health care workers during Covid-10 pandemic: Bodrum sample
MİZGİN BORAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Psikolojiİstanbul Arel ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MERAL AKBIYIK
- Investigating the effects of the“VUCA”factors on product innovation performance at turkish bus & coach industry
Türk otobüs endüstrisindeki“VUCA”faktörlerinin ürün inovasyon performansına olan etkilerinin incelenmesi
ERKAN DÖNER
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
İşletmeAdana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM EFE EFEOĞLU