Geri Dön

Yüz tanıma sistemlerinin havalimanlarında kullanımına yönelik vaka analizi

Case analysis of the use of facial recognition systems in airports

  1. Tez No: 916457
  2. Yazar: SAHIL NAJAFOV
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF KORUYUCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Sivil Havacılık, Civil Aviation
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Dünya nüfusu hızla artmaktadır. Artan nüfusun etkileri tüm sektörlerde olduğu gibi havayolu yolcu taşımacılığında da görülecektir. Bu etkilerden biri küresel yolcu sayısının artmasıdır. Bununla birlikte havayolu yolcu taşımacılığı hızlı, güvenli ve konforlu hizmet sunduğu için ulaşım türleri arasında yolcular tarafından giderek artan bir şekilde tercih edilmektedir. Havayolu yolcu taşımacılığına olan bu artan talep sürdürülebilir çözümler gerektiren sorunları da beraberinde getirmektedir. Günümüzde havalimanları sadece yolcuların uçuşları için kullandığı merkezler olmaktan çıkmış, havalimanı paydaşları artmış, sivil vatandaşların bile ilgi odağı haline gelmiştir. Bunun yanı sıra bir de artan yolcu talebi ile oluşan yoğunluğa karşı bu talep ve beklentilerin en iyi şekilde; hava trafiğini aksatmadan, havalimanı terminal verimliliğini koruyarak ve yolcu işlem sürelerinin kısaltılarak karşılanabilmesi için havalimanları dijitalleşerek, akıllı havalimanlarına dönüşerek ve gelişmiş teknolojileri entegre ederek çözüm aramaktadır. Bu çalışma, global ve ulusal probleme dönüşen artan yolcu talebini etkili bir şekilde karşılayabilmek ve havalimanlarının verimli, sürdürülebilir bir şekilde hizmet etmesini sağlamak için havalimanı dijitalleşmesi yaklaşımını uyguluyarak yani yüz tanıma sistemlerinin havalimanlarında tüm yolcu süreçlerine entegre ederek, yukarıda bahsi geçen sorunlara çözüm aramayı amaçlamaktadır. Bu sorunlara çözüm ararken, yüz tanıma sistemlerini kullanan dünyanın önde gelen havalimanları değerlendirilerek, teknolojinin kullanılmasının yolculara, yolcu akış hızına, havayollarına ve havalimanlarının diğer paydaşlarına etkisi literatür eşliğinde tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

The world population is increasing rapidly. Effects of the increasing population are expected to be seen in air passenger transport as in all other sectors. The increase in the number of global passengers is one of the these effects. On the other hand, air passenger transport is increasingly preferred by passengers among modes of transportation because it offers fast, safe and comfortable services. The increasing demand for air passenger transport brings along problems that require sustainable solutions. Nowdays airports are not only hubs used by passengers for their flight, they also have become center of attention for civilians and airports stakeholders have increased. To meet these demands in the best possible way; without disrupting air traffic, maintaining airport terminal efficiency and reducing airlines' passenger processing times, airports are seeking solutions by adopting digitalization, transforming into smart airports and integrating advanced technologies. These attempts seek to address congestion caused by increasing passenger demand, alongside the challenges mentioned above. This study aims to meet growing passenger demand effectivly which has become a global and national problem, to support airports serve efficiently and sustainably and to ensure that other stakeholders of the airports also benefit from it by integrating facial recognition systems to passenger processes at airports. While looking for solutions to the challanges, the world's leading airports using face recognition systems were evaluated and effects of the using technology on passengers, passengers flow rate and other airport stakeholders are discussed in the light of the literature.

Benzer Tezler

  1. Biometrics recognition system in airport registration using artificial intelligence

    Başlık çevirisi yok

    ZAINAB SHAKER NAJEE AL-YASSEREE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilim ve TeknolojiAltınbaş Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH ABDU IBRAHIM

  2. Düşük çözünürlüklü yüz görüntülerinin yerel zernike momentleri yöntemi ile sınıflandırılması

    Classification of the low resolution face images by local zernike moments method

    TOLGA ALASAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

    DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

    YRD. DOÇ. DR. SERAP KIRBIZ

  3. A robust active-based face spoof detection for face recognition systems

    Yüz tanıma sistemleri için güçlü, aktif tabanlı yüz sahtekarlığı algılama

    PETER ANTHONY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL AY

  4. Yüz tanıma sistemlerinin yanıltılmasına karşı bir yöntem: yüz videolarında nabız tespiti ile canlılık doğrulaması

    An anti-spoofing method for face recognition systems: liveness verification with pulse measurement on face videos

    ALİ UFUK YAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REFİK SAMET

  5. Bulut bilişim tabanlı gerçek zamanlı yüz tanıma sistemi

    Cloud computing based real time face recognition system

    İSMAİL KARAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL MURAT ÜNVER