Yüz tanıma, bir kişinin yüz biyometrik verisini kullanarak kişinin tanınmasını sağlayan sistemdir. Yüz tespiti ve tanıma, günümüzde yapay zeka, görüntü işleme ve bilgisayarlı görü gibi alanlarda kullanılmaktadır. Yeni doğan bebeklerde ise yüz tanıma sistemi zorlu bir süreç gerektirmektedir.
Araştırmacılar son yıllarda yüz tespit ve tanıma üzerine çokça araştırmalar yapmıştır. Evrişimli sinir ağları (CNN), yüz tanıma çalışmalarında en sık kullanılan yöntemler arasında yerini almıştır.
Her ne kadar yüz tanıma üzerine kamuya açık çokça yetişkin yüzlerinden oluşan veri seti bulunsa da bebek yüzlerinden oluşan veri setine ulaşmak oldukça zordur. Bu yüzden bu çalışmada ilk olarak 11 bebeğe ait toplamda 139 imge içeren ERUBABYFACED adında yeni bir veri seti oluşturulmuştur.
Bu çalışmada CNN yöntemi kullanarak bebeklerde yüz tespit ve tanıma çalışmaları gerçekleştirilmiştir. ERUBABYFACED veri seti deneysel çalışmalarda kullanılmıştır. Etiketlenen veriler, TensorFlow kütüphanesi tabanlı TensorFlow Lite modeli elde edilecek şekilde eğitilmiştir. Deneysel çalışmalar sonucunda %95 başarı oranı elde edilmiştir.
Derin öğrenme Yüz tespit Yüz tanıma Bebek tanıma TensorFlow Lite ERUBABYFACED
Erciyes Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinatörlüğü (BAP)
FYL-2022-11714
Bu çalışma finansal olarak; Erciyes Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinatörlüğü (BAP) tarafından (Proje No: FYL-2022-11714) desteklenmiştir.
Face recognition is a system that enables a person to be identified using facial biometric data. Face detection and recognition are used in fields such as artificial intelligence, image processing and computer vision. In newborn babies, the face recognition system requires a challenging process.
Researchers have done a lot of research on face detection and recognition in recent years. Convolutional neural networks (CNN) have taken their place among the most frequently used methods in face recognition studies.
Although there is a large publicly available dataset of adult faces on face recognition, it is very difficult to reach the dataset of baby faces. Therefore, in this study, firstly, a new dataset called ERUBABYFACED, which contains 139 images of 11 babies, was created.
In this paper, face detection and recognition works were carried out in infants using the CNN method. The ERUBABYFACED dataset was used in experimental studies. The labeled data is trained to obtain a TensorFlow Lite model based on the TensorFlow library. As a result of experimental studies, a success rate of 95% was obtained.
Deep learning Face detection Face recognition Baby recognition TensorFlow Lite ERUBABYFACED
FYL-2022-11714
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Derin Öğrenme |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Proje Numarası | FYL-2022-11714 |
Erken Görünüm Tarihi | 31 Aralık 2023 |
Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2023 Cilt: 39 Sayı: 3 |
✯ Etik kurul izni gerektiren, tüm bilim dallarında yapılan araştırmalar için etik kurul onayı alınmış olmalı, bu onay makalede belirtilmeli ve belgelendirilmelidir.
✯ Etik kurul izni gerektiren araştırmalarda, izinle ilgili bilgilere (kurul adı, tarih ve sayı no) yöntem bölümünde, ayrıca makalenin ilk/son sayfalarından birinde; olgu sunumlarında, bilgilendirilmiş gönüllü olur/onam formunun imzalatıldığına dair bilgiye makalede yer verilmelidir.
✯ Dergi web sayfasında, makalelerde Araştırma ve Yayın Etiğine uyulduğuna dair ifadeye yer verilmelidir.
✯ Dergi web sayfasında, hakem, yazar ve editör için ayrı başlıklar altında etik kurallarla ilgili bilgi verilmelidir.
✯ Dergide ve/veya web sayfasında, ulusal ve uluslararası standartlara atıf yaparak, dergide ve/veya web sayfasında etik ilkeler ayrı başlık altında belirtilmelidir. Örneğin; dergilere gönderilen bilimsel yazılarda, ICMJE (International Committee of Medical Journal Editors) tavsiyeleri ile COPE (Committee on Publication Ethics)’un Editör ve Yazarlar için Uluslararası Standartları dikkate alınmalıdır.
✯ Kullanılan fikir ve sanat eserleri için telif hakları düzenlemelerine riayet edilmesi gerekmektedir.