Kapalı ortamlar için dağıtık mimarili insan tanıma sistemi

Bugünlerde günlük hayatımızda "nesnelerin interneti"ve "robotik" konuları uygulaması daha kolay en gelişmiş teknolojiler olarak daha popüler hale geldi. "Nesnelerin interneti" kullanımı evdeki cihazların uzaktan kullanılabilmek için ev otomasyon sistemleri başlattı. Bu otomasyon sistemleri tasarlanmış alanlara erişim izni sağlamayı amaçlarken,yetkisiz erişim problemlerini video kayıtları ve kontrol mekanizmalarıyla daha güvenli ölçümlerle çözüm sunar. Bunların yanı sıra geliştirmeciler "Nesnelerin İnterneti" platformunda düşük maliyetli gömülü bilgisayarlarla video gözlemlerini birleştirip izleme sistemleriyle güvenliği destekleyebilirler. Bu çalışma ev otomasyon sistemlerine benzer özel mülk alanlarında yüz tanıma sistemleriyle giriş izni,video aramaları, bilgilendirme gönderimleri ve tehdit unsuru tespit etme sistemlerinin tümünü sunmaktadır. Bu çalışmada sabit pozisyonda kamera sistemleri kişi yüz tanıma algoritmaları sayesinde gerçekleştirildi. Sabit pozisyondaki kamera sistemlerinin çektiği görüntülerde tanımlama işlemlerinde problemler vardı. Bu problemler kişilerin kameraya uzaklık ve duruş pozisyonlarındaki farklılıkardı. Bu yüzden bir hareketli robot kişilerin yüzlerini tanımlamak için ortama eklendi. Bu hareketli robot kişileri takip edip mesafeleri ayarlayabilir. Böylelikle hareketli robot mesafe problemini çözebilir. Ancak hareketli robot kişileri mükemmel şekilde kaçırmadan takip edemez. Bazen kişileri takip ederken de sorun oalbiliyor. Hareketli robotu kapalı ortamlarda Sabit Pozisyonda Yüz Tanıma Sistemleriyle (SPYTS) birleştirmek büyük oranda yüz tanıma problemlerini çözümledi. Ayrıca bu çalışmada kişileri tanımada dağıtık bir yaklaşım amaçlandı. Sistem kullanımı 1) Kameralar sabit duvar cihazı olarak konumlanır, 2) Kameralar hareketli robota konumlandırılır. SPYTS minik gömülü bir bilgisayara kuruldu. Hareket algılayıcısı ve kızılötesi kamera bileşenleri ortamdan daha fazla veri kazanımı için kullanılmıştır. Ancak bazen sabit pozisyonda olmalarından dolayı yüz tanımada hata yapabiliyorlar. Bu durum SPYTS kişilerin çekilen görüntülerinden yüz tanımaya çalışırken sistemin yüz tanıma performansını düşürür. çünkü kişi ve kameranın arasındaki mesafe yüzü saptamada çok önemlidir. Sunulan bu tezde sabit pozisyon probleminin robotla çözülerek sistemin performansının geliştirilmesi amaçlanmıştır. Ayrıca belirli mesafeden yüz tanıma doğruluğunun arttırılması ve robota konumlandırılmış kamerayla resim çekiklmeden yüz görüntüsünün etrafında hareket edebilen bir robot eklenmiştir. Hareketli robotun yardımıyla sistem daha etkileşimli hale gelmiş ve ortamdan bilgi kazanımı süreci daha etkili olmuştur. Sonuç olarak amaçlanmış tümleşik sistemle bu çalışmada sadece SPYTS tarafından çekilen sabit pozisyonlu görüntülerle değil aynı zamanda hareketli robotttan çekilen görüntüler kullanılmıştır. Bu dağıtık sisteme bağlı SPYTS ve hareketli robot arasındaki ağ iletişiminin sağlanması için kullanıcı-sunucu yaklaşımı kurallarını uygulayan geliştirilmiş teknikler kullanılmıştır.Her bir SPYTS ve hareketli robot senaryo esnasında ana programlar çalıştırır. Girilecek veriler ortamdan alınır ve mekanizmayı tetikler. SPYTS görevlerini ve davranışlarını aktif görevine göre planlar.Görev tamamlandıktan sonra SPYTS veritabanı kayıtlarından görevini pasif moda çeker. Bu kayıtlar diğer cihazlar tarafından kullanılabilir. Cihazlar arasındaki bu iletişim ve tetikleme mekanizması kurulur. Bu sistemler daha karmaşık ve uygulamalarını takip etmesi zor sistemlerdir. Mimari yeni SPYTS'ler veya hareketli robotlar sisteme ekleyerek genişletilebilir ve her bir SPYTS sunucu aracılığıyla iletişim kurabilir şekilde tasarlanmıştır. Bir SPYTS ve hareketli robot kişilerin farklı duruş pozisyonlarının daha fazla görüntülerini çekmeye programlanmıştır. Sonrasında her bir cihaz yüz tanımlamayı çalıştırır ve kişilerin isimlerini ve yüz tanıma sonuç oranlarını belirler. Yüz tanıma sonuçları kullanılarak makine öğrenmesini içeren çeşitli teknikler yüz tanıma oranının başarısını arttırmada kullanılır. Ek olarak yüz tanımada yüksek oranda başarılı tahmine dayalı seçimlerde yüz tanımlayıcı geliştirme adreslemede rastgele orman, karar ağacı ve doğrusal SVM yöntemleri kullanılmıştır. Tanımlanan sistemler sistemsel olarak çeşitli senaryolara göre oluşturulmuş ve test edilmiştir.Yüz tanıma sisteminin gerçekleme oranındaki değişimleri etkisini göstermek için deneyler hareketli robotla ve hareketsiz robotla yapılmıştır. Amaçlanan sistem 1) Yüz veritabanındaki yüz tanıma oranları 2) Video aramaları ve 3) Olay planında kişi test örnekleriyle çalışılarak değerlendirildi. Yaklaşımımızın etkinliğini altı senaryo uygulayarak doğruladık. İlk senaryoda tuş tetikleyiciyle kişi değerlendirildi. İkinci senaryoda hareket tetikleyiciyle kişi tanımlama analiz edildi. üçüncü senaryoda kişi tanımlama kendi etrafında dönerek takiple sağlandı. Dördüncü senaryoda kişi tanımlama yer değiştirerek test edildi. Beşinci senaryoda kişi tanımlama yer değişikliğine ses eklemesi de yapılarak denendi. Altıncı senaryoda kişi tanımlama robot diyaloglarıyla tamamlanarak analiz edildi. Bir veya daha fazla SPYTS ve hareketli robot kişilerin görüntülerini çekmek için tasarlanmış alanda hareket sensörü tetikleyicili SPYTS senaryosuna dayalı hareketli robotu yönlendirme senaryosu yukarıda verilmiştir. Deneyler sırasında toplanan resimlerin ne kadar süre içerisinde, hangi cihazın hangi aktivasyon modunda ya da davranışında ve hangi mesafeden elde edildiği kayıt altına alınmıştır. Belirli zaman aralığında çalışan bir alt program dizindeki resimleri bir dosyaya yazmaktadır. Bu sayede elde edilen verilerin hangi zaman aralığında kaydedildiği bilgisine erişilebilmektedir. SPYTS kullanılarak elde edilen resim "f\_" ön ek başlangıcına sahip olurken, hareketli robot vasıtasıyla elde edilen resim "t\_" ön ek başlangıcına sahiptir. ön ek sayesinde bir resimin hangi cihaz tarafından oluşturulduğu bilgisine erişilebilmektedir. SPYTS tarafından oluşturulan örnek bir resim "f\_b" ya da "f\_m" tam ön eki ile kayıt edilir. Burada "f\_b" tuş ile tetiklenen, "f\_m" hareket ile tetiklenen aktivasyon modunda elde edilen resimleri temsilen kullanılmıştır. Bu sayede aktivasyon moduna göre elde edilen resimler bilinmektedir. Aynı şekilde hareketli robot için de "t\_r" dönüşsel hareket takibi, "t\_d" yer değiştirmeyle hareket takibi, "t\_a" ses ve görme sensörleriyle takip ve "t\_i" robot tarafından başlatılan diyalog ve ses ve görme sensörleriyle takip ön ekleri kullanılmaktadır. Farklı mesafelerle yapılan testlerin verileri de farklı dizinlere kayıt edilen sonuçlar vasıtasıyla gerçekleştirilmiştir. Yukarıda belirtildiği şekilde bir çok sonuç kıyaslanmış ve dağıtık mimarili sistemdeki bileşenlerin sonuca katkısı mesafe, veri miktarı, aktivasyon modu ve takip davranışı türüne göre ve tüm bileşenlerin kombinasyonlarıyla incelenmiş ve sonuçları aktarılmıştır. Dağıtık mimarili kişi tanıma sisteminin yüz tanıma üzerine çalışan giriş sistemine uygulaması da gerçekleştirilmiştir. SPYTS tuş tetiklemeli çalışan sistem uygulaması, kişinin resmini çekerek kimliğini tespit ettikten sonra mobil uygulama üzerinden kullanıcıya kişinin çekilen resmi ile kim olduğunu göstermektedir. Bu uygulamanın kullanıcı deneyimi testleri de gerçekleştirilmiştir. Kullanıcılara düzenlenen anket ve deneyimlerine çalışmanın sonuçlar kısmında yer verilmiştir.