Raspberry pi kartına dayalı yüz tanıma sisteminin geliştirilmesi

Son yıllarda insan yüz biyometrisine dayalı yöntemler farklı uygulamalardaki önemlerinden dolayı yaygınlaştı. Tezde, yüz lokalizasyonu, öznitelik çıkarma ve veri sınıflandırma algoritmalarına dayalı yüz sezim ve tanıma yöntemleri önerilmiştir. Yöntemin doğruluğunu arttırmak ve görüntünün işlenmesi için gerekli olan hesaplama süresini azaltmak için öncelikle insan yüzü arka plandan çıkarılmıştır. Yüksek seviyeli öznitelik çıkarımını temsil eden iki boyutlu ayrık dalgacık dönüşümleri, kenarları belirlemek için gürbüz bir yöntem olarak kullanılmıştır. Ayrıca, dalgacık yöntemi görüntünün boyutunu azaltır ve önemli olabilecek verileri sağlar. Ayrık dalgacık dönüşümünün yüz imgelerine uygulanması ile alçak-alçak, alçak-yüksek, yüksek-alçak ve yüksek-yüksek gibi dört alt bant elde edilir. Bunlardan yalnızca alçak-alçak olan alt bant öznitelik vektörü olarak ileriki işlemlerde kullanıldı. Son olarak, yapay sinir ağı yüz görüntüleri için sınıflandırma yöntemi olarak kullanılmıştır. Geri yayılım eğitim algoritması yüzlerin imgelerinin sinir ağı için girdi verisi olarak kabul edildiği öğrenme aşamasında kullanılmıştır. Önerilen yöntemin gerçekleştirilmesi için tek kart bilgisayar raspberry pi kullanılmıştır. Yöntemin yazılım kodlarının üretilmesi için Python programlama dilinden istifade edilmiştir. Önerilen yöntemin performansını değerlendirmek için sonuçları, ayrık kosinüs transformasyonu (DCT) ve yönlendirilmiş gradyanların histogramına (HOG) dayanan yöntemlerin sonuçları ile karşılaştırıldı. Karşılaştırma sonuçları tatmin edici olup önerilen yöntemin üstünlüğünü ortaya koymuştur.