Master'sOpen Access

Derin öğrenme tabanlı yüz algılama sistemiyle temassız ateş ölçümü

2022
0 views
0 downloads
Advisor: Doç. Dr. Bayram Akdemir

Abstract (TR)

Pandemik hastalıkların hemen hemen hepsinin ortak semptomu yüksek ateştir. Böylece en basit şekilde, anormal vücut sıcaklığı olarak nitelendirilen 38 °C ve üstünde ateşe sahip kişilerin tespiti, bulaş riskini ortadan kaldırarak salgının kontrol altına alınmasını sağlayacaktır. Fakat yüzlerce kişinin giriş çıkış yaptığı kalabalık insan topluluğunun olduğu ortamlarda bu kişilerin kontrolünü sağlamak güçtür. Bu durum iş gücü, maliyet gerektirerek zaman kaybına neden olmaktadır. Haliyle içinde bulunduğumuz gelişmiş teknoloji dünyasında, bu süreci insan etkisini ortadan kaldırarak otomatikleştirmek gerekliliktir. Bu tezde, Covid-19 nedeniyle enfekte olmuş kişilerin yüzlerini tespit etmek için özel Single Shot Detection (SSD) modeli kullanılmıştır. Tespit edilen bu yüzler üzerinde Ensemble of Regresyon Trees (ERT) modeliyle yüz işaret noktaları belirlenerek kişinin vücut sıcaklığının en doğru olduğu göz çevresinin tespit edilmesi önerilmiştir. Son olarak, termal değer, sensör füzyonu kullanılarak temassız bir şekilde göz çevresinden ölçülmüştür. Yapılan analizler sonucunda önerilen sistemin farklı ölçüm yöntemlerine yakın sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir (Tuna ve Akdemir, 2022).

Author

Dr. Kubilay Tuna

How to Cite

Kubilay Tuna (Yüksek Lisans Tezi). Derin öğrenme tabanlı yüz algılama sistemiyle temassız ateş ölçümü, 2022, Konya Technical University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Konya Technical University