Border control using human shape detection

Yüz tanıma, iyi bilinen bir biyometrik tanımlama türüdür, çünkü tanınanların yaşamlarına minimum müdahale ile yüksek düzeyde doğruluk sağlayabilir. Yüz kimlik doğrulama prosedürünü işlemek için birkaç benzersiz yöntem vardır. Bu işlemlerin çoğu için önemli güvenlik önlemlerine uyulmalıdır. Otomatik sınır kontrolü (ABC) sisteminde hem makine öğreniminin hem de derin öğrenmenin teorik temelleri derinlemesine incelenir. Birincil ilgimiz sinir ağlarında ve daha spesifik olarak nöronal bağlantıların evrişimli ağlarında yatmaktadır. Ek olarak, derin sinir ağlarının gerçek dünyaya göre nasıl eğitileceğini gösteriyoruz. Deniz ortamında elde edilen fotoğraflardan oluşan yüz ve nesne veri kümelerini kullanarak testler yaptık. Bu araştırmalarda, resimlerin sınıflandırılması için derin cnn'lerin performansını eğitmek ve değerlendirmek için birden fazla teknik kullanılmaktadır. Hızlı kategorizasyon, gerçek zamanlı nesne tanıma kullanan uygulamalar için mutlak bir gerekliliktir. Bu nedenle, modellerin hesaplama performansı, görüntü kategorizasyonunu tamamlamak için gereken süre incelenerek ölçülür. Denemeleri tamamladıktan sonra sonuçları tartışacağız ve bunları geçmiş çalışma bulgularıyla karşılaştıracağız. Ek olarak, çalışmanın sınırlamalarını ele alıyor ve diğer araştırma yollarını öneriyoruz.