Gerçek zamanlı yüz tanıma sistemi tabanlı güvenlik geçiş sistemi tasarımı

Biyometrik uygulamalar günümüzde birçok alanda sıklıkla kullanılmaktadır. Bu alanların başında güvenlik geçiş sistemleri gelmektedir. Bu sistemler her ne kadar farklı ihtiyaçlar için kullanılsa da temelde güvenlik ihtiyacının karşılanması amacıyla tercih edilmekte ve kişinin doğru bir şekilde tanınması işlemi olarak düşünülmektedir. Güvenlik geçiş sistemleri bankacılık, savunma, haberleşme başta olmak üzere birçok alanda oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. Yüz, parmak izi, avuç içi, retina ve ses gibi kişiye özgü ve değişmez olarak kabul edilen biyometrik özellikler güvenlik gereksinimi açısından esas kaynak olarak kabul edilmektedir. Biyometrik özellikler içerisinde yaygın olarak tercih edilen yüz tanıma teknolojisinin en büyük avantajı ise temassız ve birçok sistemde rahatlıkla uygulanabilir olmasıdır. Ancak, yüz tanıma sisteminin sıklıkla karşılaştığı bazı sorunlar bulunmaktadır. Bunların başında ışığın durumu, pozların farklı açılarda olması, yüzdeki duygu ve mimik farklılıkları, yaşlanmanın getirdiği değişim, sakal-bıyık-gözlük-şapka gibi engeller yer almaktadır. Bu tez çalışmasında gerçek zamanlı yüz tanıma sisteminin güvenlik geçiş sistemlerinde uygulanması, geleneksel-modern yüz tanıma algoritmalarının karşılaştırılması ve avantaj-dezavantajları incelenmiştir. Geleneksel yöntem olarak temel bileşen analizi (TBA) ve modern yöntem olarak evrişimli sinir ağı (ESA) modeli kullanılmıştır. Ayrıca merkezden ve iki farklı açıdan gerçek zamanlı görüntü alınarak sistem performansı incelenmiştir. Donanımsal olarak eş zamanlı görüntü alınan merkez, açısal sağ ve sol kameralarla gerçekleştirilen yüz tanıma sistemi uygulamasında ESA modelinin, TBA modeli ile kıyaslandığında daha yüksek doğruluk oranına sahip olduğu görülmüştür. Ayrıca yapılan uygulamada, merkez kameradan alınan verilerle eğitilen TBA ve ESA modellerinin açısal kameralarla test edildiğinde doğruluk oranlarının çarpıcı bir biçimde düştüğü tespit edilmiştir. Bu oranlar TBA'da açısal sağ/sol %32.27 / %34.88 iken ESA'da %49.01/%48.78 olarak elde edilmiştir. Merkez kameradan alınan verilerle eğitilen modeller, açısal kamera görüntülerinin de yer aldığı karma görüntülerle test edildiğinde doğruluk oranı da artmıştır. Ayrıca karma olarak tüm kameralardan alınan verilerle eğitilen modellerin test sonuçlarında ise açısal kamera görüntüleri de dahil olmak üzere tüm test verilerinde doğruluk sonuçlarının daha kararlı ve yüksek olduğu görülmüştür. Karma kamera görüntüleri için bu oranlar TBA'da %71.07 iken ESA'da %92.52 olarak bulunmuştur. Elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde, güvenlik geçiş sistemlerinde kullanılan yüz tanıma uygulamalarında sadece merkezden değil eş zamanlı olarak açısal kameralar kullanılarak görüntü alınmasının başarımı artırdığı görülmüştür.