HAAR basamaklı ve evrişim sinir ağı kullanılarak raspberry Pi tabanlı yüz tespiti ve tanıma

Yüz tespiti, yüzün otomatik olarak bilgisayar sistemleri tarafından algılanmasıyla ilgili bir biyometrik yöntemdir. Biyometrik sistemlerde, dijital kameralarda ve sosyal etiketlemede yaygın bir özelliktir. Son yıllarda yüz tespiti ve tanıma alanında artan bir araştırma odaklanması görmektedir. Bu tezde, yüz tespiti ve tanıma sistemi, iki algoritmanın birleştirilmesiyle (HAAR kademeli algoritma ve derin öğrenme algoritması) yüzleri tespit etmek ve tanımak için önerilmiş ve geliştirilmiştir. Önerilen sistem iki yaklaşımdan oluşmaktadır. "İlk yaklaşım olan HAAR kademeli algoritma, yüzün bir fotoğrafını çekerek bunu birkaç kez küçülterek her küçültme adımında yüzün varlığını sağlamak üzere geliştirildi. İkinci yaklaşım, doğruluk oranını artırmak için bir konvolüsyon sinir ağı (CNN) modeli önermiştir. Her bir algoritmayı geliştirmenin yanı sıra, iki algoritmanın birleştirilmesi sınıflandırma sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirdi. Önerilen sistemde iki veri seti kullanıldı: indirilebilir veri seti ve gerçek veri seti. HAAR algoritmasının tespitinde yapılan değişikliklerin doğruluk oranı gerçek veri seti için %98.667, indirilebilir veri seti için ise %97.532 olarak gerçekleşti. CNN modelinin sınıflandırmadaki önerilen doğruluk oranı indirilebilir veri seti için %96.23, gerçek veri seti için ise %100 olarak elde edildi. Geliştirilen yüz tanıma sistemi üzerinde yapılan testler, önerilen algoritmaların ve geliştirilen gerçek zamanlı yüz tanıma sisteminin tatmin edici sonuçlar verdiğini göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Yüz algılama, yüz tanıma, Haar basamaklı, CNN.