Geri Dön

Yüz tanıma sistemleri verimlilik karşılaştırması

The efficiency comparison of facial recognition systems

  1. Tez No: 885970
  2. Yazar: BATUHAN İYİGEL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Yüz Tanıma Sistemleri, Güvenlik Sistemleri, Biyometrik Sistemler, Kişi Tanımlama, Verimlilik, Facial Recognition Systems, Security Systems, Biometric Systems, Person Identification, Efficiency
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Bu çalışmada, yüz tanıma teorilerine ve algoritmalarına artan bir ilgi olduğu belirtiliyor. Video gözetimi, suç tanımlama, bina erişim kontrolü ve insansız araçlar gibi endüstri uygulamalarında bu teknolojilerin önemli rol oynadığı vurgulanıyor. Hayatın birçok alanında kullanıma giren bu yüz tanıma sistemlerinin kendi içinde ayrıldığı yerel yaklaşımlar, bütünsel yaklaşımlar ve hibrit yaklaşımlar adlı sınıfları hakkında detaylı bilgi verilmektedir. Bu teknikler, yüz görüntülerini sadece belirli yüz özellikleri veya tüm yüz özellikleri kullanarak açıklamak için kullanılmaktadır. Sistemler arasındaki verimlilik düzeyleri karşılaştırılmaktadır. Literatür taramasında elde edilen çeşitli araştırma bulguları birbiriyle kıyaslanarak 3 yaklaşım öne sürülen teknikler gözden geçirilmekte ve verimlilik düzeyleri üzerine tartışma sunulmaktadır. Yaklaşımların hayatımızdaki yerleri, yüz tanıma hizmeti sunulurken ortaya sergiledikleri performansı; doğru eşleşmesi, tutarlılığı, sağlamlığı, yapısal durumu, birbirlerinden farkları bakımından avantajları ve dezavantajları listelenmektedir. Görüntü işleme ve bilgisayarlı görme alanındaki çalışmaların hızla yaygınlaştığı son yıllarda, tarım, tıp, eğitim, sağlık ve güvenlik gibi birçok alanda bilgisayarlı görme uygulamaları geliştirilmekte ve günlük yaşantımızda kullanılmaktadır. Özellikle yüz ve nesne tanıma işlemleri, farklı uygulamalarla her geçen gün dahada yaygınlaşmaktadır. Bu yüz tanıma uygulamaları, kullanıcılardan yüz bilgileri toplamak suretiyle veri ve bilgi tabanları oluşturmaktadır. Öne çıkan bir uygulama ise işyerlerinde personel giriş ve çıkışlarını takip etmek amacıyla geliştirilen yüz tanıma tabanlı personel kontrol ve takip sistemidir. Bu sistem, kartlı veya manuel kayıt tutma gibi yöntemlerin yerine daha hızlı, etkili ve doğru bir çözüm sunmaktadır. Giriş ve çıkışlarda kameralar kullanılarak personellerin yüzleri tespit edilir ve kimlik doğrulaması yapılır. Bu sayede personellerin işe geliş, gidiş saatleri ve fazla mesai bilgileri otomatik olarak takip edilebilir hale gelir. Geliştirilen bu sistem, özellikle hijyen ve sağlık koşulları açısından kart veya parmak izi gibi geleneksel yöntemlerin zorlayıcı olduğu durumlarda etkili bir çözüm sunmaktadır. Biyometri, bireyleri birbirinden ayırt etmeyi mümkün kılan fiziksel ve davranışsal özellikleri inceleyen bir bilim dalıdır. Bu kapsamda, biyometrik sistemler, bireylerin kimliklerini belirlemek amacıyla özel biyometrik özellikleri kullanarak tasarlanmış sistemlerdir. Bu sistemler arasında yer alan yüz tanıma sistemleri, bireyleri tanımlamak için yüz özelliklerini kullanır. Yüz tanıma sistemleri genellikle güvenlik ve personel devam kontrolü gibi alanlarda, cep telefonlarında, sosyal medyada, bina giriş ve kontrol alanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı mevcut yüz tanıma sistemlerinin uygulama alanları hakkında bilgi vermek, yüz tanıma sistemlerinin sınıflarını incelemek ve verimliliklerini karşılaştırmaktır.

Özet (Çeviri)

This article notes growing interest in facial recognition theories and algorithms. It is stated that various techniques such as local, holistic and hybrid approaches have been developed. These techniques are used to annotate facial images using only certain facial features or all facial features. In recent years, when studies in the field of image processing and computer vision have become widespread rapidly, computer vision applications have been developed and used in our daily lives in many fields such as agriculture, medicine, education, health and security. These facial recognition applications create data and knowledge bases by collecting facial information from users. One of the prominent applications is the facial recognition-based personnel control and tracking system developed to monitor personnel entry and exit in workplaces. This system offers a faster, effective and accurate solution instead of methods such as card or manual record keeping. The identities of the personnel are verified by detecting the faces of the personnel using cameras at the entrances and exits. In this way, personnel arrival and departure times and overtime information can be automatically tracked. This developed system offers an effective solution, especially in cases where traditional methods such as cards or fingerprints are challenging in terms of hygiene and health conditions. In this context, biometric systems are systems designed using special biometric features to determine the identities of individuals. Facial recognition systems, among these systems, identify people using facial features. This study contains detailed information about current facial recognition system applications.

Benzer Tezler

  1. Classification of knee osteoarthritis severity using deep learning with fully supervised and semi-supervised-based approaches

    Derin öğrenme ile tamamen denetimli ve yarı-denetimli yaklaşım tabanlı diz osteoartrit şiddetinin sınıflandırılması

    İLKNUR AKTEMUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKAY ÖKSÜZ

  2. Gezer köprülü taşıma sistemlerinde mekanik salınımların enerji açısından değerlendirilmesi ve optimizasyonu

    Mechanical oscillations in overhead crane systemsenergy evaluation and optimization

    SÜLEYMAN MELİH AKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH DOKUR

    PROF. DR. MEHMET KURBAN

  3. Application of a voting-based ensemble method for recognizing seven basic emotions in real-time webcam video images

    Gerçek zamanlı web kamerası video görüntülerinde yedi temel duygunun tanınmasına yönelik oylamaya dayalı topluluk yönteminin uygulanması

    AHMET TUNAHAN ŞANLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT SARAN

  4. Lightweight facial expression recognition systems for social robots

    Sosyal robotlar için hafif ağırlıklı yüz ifadesi tanıma sistemleri

    ERHAN BİÇER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

  5. İşçilerin bilişim teknolojileri ile gözetiminden elde edilen verilerin delil niteliği ve iş sözleşmesine etkisi

    The evidential value of the data obtained from supervision with the information technologies of employees and the effect of it on the labour contract

    GİZEM BOZATLI SEZEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    HukukYalova Üniversitesi

    Özel Hukuk Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RECEP MAKAS