Kişi kimliğinin belirlenmesinde kompozit çizimler ve mugshot görüntülerinin eşleştirilmesi

Bu tezde, residual konvolüsyonel sinir ağ mimarisi kullanılarak yeni bir fotoğraf taslak oluşturma ve tanıma tekniği önerilmiştir. Bunun için önerilen mimari yüz fotoğrafları ve el cizimleri ile eğitilmiştir. El çizim görüntüleri, önerilen Region-based Convolutional Neural Networks (RCNN) mimarisine girdi olarak uygulanır. Daha sonra, elde edilen yüz fotoğrafları very tabanındaki görüntüler ile karşılaştırılmıştır. En yüksek benzerlik oranına göre görüntüler ilişkilendirilmiştir. Benzerliği ölçmek için Yapısal Benzerlik Endeksi (Structural Similarity Index-SSIM) kullanılmıştır. Görüntü işleme uygulamaları kapsamında önerilen yöntem güvenlik güçleri için oldukça yararlı olabilir. Eğitim ve test için 188 resim kullanılmıştır. Bu görüntülerden 148 tanesi eğitim, 20 tanesi doğrulama, 20 tanesi ise test için kullanılmıştır. Veri artırma yöntemleri, eğitim aşaması için kullanılan 148 görüntüye uygulanmıştır. Veri artırma sürecinin bir sonucu olarak, 444 yüz resmi elde edilmiş ve ağ eğitimi için kullanılmıştır. Ağ eğitimi tamamlandıktan sonra, eğitim eğrisinin başarısı % 90.55 ve doğrulama başarısı % 91,1'dir. SSIM ile oluşturulan yüz görüntülerinden elde edilen gerçek yüz tanıma CUHK veri seti başarısı % 93.89 ve AR veri seti başarısı % 84.55'dur.