Derin öğrenme tekniklerini kullanarak gerçek zamanlı yüz tanıma sisteminin geliştirilmesi

Yüz tanıma sistemi, dijital görüntüdeki bir kişiyi doğrulamak veya tanımlamak için kullanılan biyometrik bir sistemin invaziv olmayan bir türüdür. Yüz tanıma sistemleri ağırlıklı olarak güvenlik amaçlı kullanılmaktadır, ancak eğlence ve sağlık gibi birçok alanda kullanılabilirler. Literatürde yüz tanıma sistemlerinin doğruluğu ve hızı hakkında birçok çalışma yapılmıştır. Bu tezde, gerçek zamanlı yüz tanıma sistemi, 2 farklı ucuz platformda tasarlandı ve uygulandı. Sistem farklı makine öğrenime ve derin öğrenme algoritma ve tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanmıştır. Yüz tanıma sistemini dört ana aşamada gerçekleştirilmiştir. Yüz algılama için, Dijital Görüntüdeki yüzlerin algılanmasında daha hızlı olduğu için Yönelimli Eğim Histogramı (HOG) kullanıldı. Yüzü tespit ettikten sonra, yüz için 128 gömme üreten yüz tanıma modelinin eğitimi öncesine geçmeden önce yüzü ortaya getirmek için kullanılan 5 yüz yer işareti üreten yüz yer işareti tahmin algoritması kullanılmıştır. Son olarak, imgede kimin yüzü olduğunu tanımlamak için bir Destek Vektör Makinesi (SVM) sınıflandırıcı kullanılmıştır. Sistem 8 farklı kişinin 40 görüntüsünden oluşan bir veritabanı ile test edildiğinde % 96.88'lik doğruluk performansı elde etti. Bu tez, son derin öğrenme tekniklerine dayanan gerçek zamanlı yüz tanıma sistemlerinin sınırlı bir bilgisayar donanımı üzerinde uygulanabileceğini göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Yüz tanıma, derin öğrenme, makine öğrenimi, bilgisayar vizyonu