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: Belirtilmemiş.
- 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: 66
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
- Pandemi önlemleri sürecinde maske kullanımının, izolasyonun ve sosyal mesafenin sigara kullanımına etkisi
The effect of mask use, isolation and social distance on smoking during pandemic measures
AHSEN YİĞİTOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERYA AKBIYIK
- Covıd-19 sürecinde kentsel açık mekănlarda yeni proksemi ve sosyal mesafe uygulamaları
New proximic and social distance applications in urban open spaces in the covid-19 process
GÜLLÜHAN ELİF BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Peyzaj MimarlığıKaradeniz Teknik ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMA MUMCU
- Salgın sürecinde yaygınlaşan farklı çalışma şekillerinin bilgi teknolojileri sektöründeki çalışanların aidiyeti üzerine etkisinin ölçülmesi
Measuring the effect of different working styles that became widespread during the epidemic process on the belonging of employees in the information technology sector
NUR YAĞMUR ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İşletmeMarmara Üniversitesiİş Analitiği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEYZA MERVE HAFIZOĞLU
- Diagnosis and prognosis of Covid-19 from medica images using deep learning
Tıbbi görüntülerden derin öğrenme kullanılarak covid-19 tanısı ve hastalığın seyrinin belirlenmesi
NOURAN ASHRAF AHMED FADLALLAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Bilgi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DENKER
- Toplu tüketim işletmelerinde çalışan personelin COVİD-19 farkındalığı
COVİD-19 awareness of personnel working in mass consumption establishments
ERDEM VAROL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Besin Hijyeni ve TeknolojisiAydın Adnan Menderes ÜniversitesiBesin Hijyeni ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DEVRİM BEYAZ