Grafik işleme ünitesi tabanlı gerçek zamanlı göz bulma ve takip sistemi'nin tasarlanması ve uygulanması

Temassız ve uzaktan kamera tabanlı göz tespit ve takip sistemleri, sürücü yorgunluk tespiti, insan makine etkileşiminde bakış tespiti, iris tanıma, yüz optimizasyonu ve otonom yüz tespit sistemleri gibi birçok bilgisayarlı görü uygulamalarında kullanılmaktadır. Bu uygulamalarda gerçek zamanlı çalışma problemi yaşanıldığından ötürü, algoritmaların başarım hızının arttırılması her zaman önemli bir araştırma konusu olmuştur. Bu yönde birçok algoritma geliştirilmesine rağmen hesaplama sürelerinin fazla olması gömülü sistemlerde problem oluşturmaktadır. Oysaki, gelişmekte olan Grafik İşleme Ünitesi barındıran sistemler, algoritmaların paralel olarak çalışmasına imkan sunmakta ve böylece hesaplama süreleri oldukça düşürülebilmektedir. Bu Tezde, göz tespit ve takip sistemi için gerçek zamanlı çalışan bir algoritma tasarlanmış ve uygulanmıştır. Algoritmanın tasarlanmasında, yakın kızıl ötesi kullanılarak aktif göz tespiti ve özellik tabanlı hibrit yaklaşım sunulmuştur. Yakın kızıl ötesi göz tespit algoritmasında ise daha önce kullanılmayan, SCFace veritabanı ile test edildiğinde diğer metotlara nazaran yaklaşık 10 kat hızlı göz tespiti yapabilen bir metot katkı olarak sağlanmıştır. Ayrıca, mevcut takip metotlarından Cam-Shift ve Optical Flow yöntemleri 30 kişilik oluşturulan bir video veritabanı ile deneylerle incelenip tasarımda yer almıştır. Tasarlanan algoritma performans yönünden başarıların karşılaştırılabilmesi için hem Raspberry Pi, Banana Pi Pro, Beagle Bone Black ve LeMaker Guitar gibi CPU tabanlı gömülü sistemler hem de GPU tabanlı Jetson TK1 gömülü sistemi kullanılarak uygulanmıştır. Paralel hesaplamaya imkan sağlayan GPU teknolojisi ile yaklaşık 10 kat hızlı sonuç performansının avantajları sergilenmiştir.