MobileNetV2 modeline dayalı gerçek zamanlı yüz tanıma

Yüz tanıma teknolojisi en hızlı gelişen teknolojilerden biridir. Etkinliği, kullanım kolaylığı, sağlık, koruma ve gözetim alanlarındaki geniş uygulamaları ile yüz tanıma, diğer biyometrik teknolojilere göre en yaygın teknolojidir. Derin öğrenme ve sinir ağlarına dayalı teknolojiler, sıradan yüz tanıma yolları ile karşılaştırıldığında üstün verimlilik ve hız göstermiştir. Bu çalışmada, akıllı telefon ve düşük bilgi işlem gücüne sahip cihazlara uygulanabilen hızlı, gerçek zamanlı bir yüz tanıma sistemi öneriyoruz. Önerilen yüz tanıma sistemi günümüzün en güncel evrişim sinir ağları algoritmalarına dayanmaktadır. Veritabanı, bilinen kişilerden ve bazı VggFace veri kümesi ünlülerinden oluşan bir koleksiyondan alınan fotoğraflara dayalı olarak oluşturulmuştur. Önerilen sistem, MTCNN algoritması kullanılarak giriş görüntülerindeki yüzlerin algılanması ile başlayarak, ardından hizalanması ve ön işlenmesi, mobileNetV2 modelini kullanarak her yüz için yüz karakteristik vektörlerinin çıkarılması ve son olarak yüzlerin karşılaştırılması, sınıflandırılması ve ayırt edilmesi gibi birkaç aşamaya ayrılmıştır. Bazı örnekler kullanılarak sistemin başarımı değerlendirilmiştir. Sistem, saniyede ortalama 11.68 kare ile %92.67 doğrulukta sonuç üretmiştir. Modern modellerle karşılaştırıldığında, deneysel sonuçlar, mobilenetv2 modelinin ResNet50 modelinden 2 kat, VGG16 modelinden 4 kat daha hızlı olduğunu göstermiştir.