VGG-based feature extraction for face recognition system

• Yüz tanıma teknolojileri, güvenlik, biyometri ve sosyal medya gibi birçok şeyin ana yönlerinden biridir. İşte tam da bu noktada, VGG yaklaşımına dayalı yüz tanıma sistemimiz için bir özellik çıkarma işlemi sunuyoruz. Bir dizi yüz görüntüsü oluşturuyoruz ve ardından bunları işleyerek tüm görüntüleri tutarlı ve düşük kaliteli görüntülerden kaçınmak için düzgün bir şekilde ayarlıyoruz. Öncelikli model, sınıflandırma algoritmasıyla tanımlamayı izleyen yüzlerden yüksek düzeyde özellikler çıkarmak için kullanılan VGG16'nın kullanımını örneklemektedir. Sistem verimliliği, örneğin doğruluk hassasiyeti, geri çağırma ve F1 Puanı gibi kalite göstergeleri açısından değerlendirilir. Sonuçlar, VGG kullanılarak özellik çıkarmaya dayalı modelimizin yüksek doğruluğa sahip olduğunu ve bir LR modeliyle doğruluk oranının %91, ANN'nin 0,87, SVM'nin 0,89, KNN'nin 0,74, DT0,39, GB0,75 ve FR için RF'nin 0,74 olduğunu göstermektedir. Sonuçlar, önerdiğimiz modelin iyi çalıştığını ve yüz tanıma işlevlerinde verimli olduğunu göstermektedir. Bu tür araştırmaların yüz tanıma teknolojisini yeni bir gelişim aşamasına taşıdığına ve diğer çalışmalar için de güzel bir örnek teşkil edeceğine inanıyoruz.