@article{article_1663185, title={Gerçek Zamanlı Yüz Tespiti İçin Yapay Sinir Ağı Tabanlı Bir Görüntü Analizi Yaklaşımı}, journal={Veri Bilimi}, volume={8}, pages={77–88}, year={2025}, author={İlyas, Cemil and Köse, Barış and Türk, Aslı and Çetinkaya, Ali}, keywords={Görüntü İşleme, Yapay Sinir Ağı, Yüz Tespiti, OpenCv, ArcFace}, abstract={Görüntü işleme ve Yapay Zeka (YZ) teknolojilerindeki son gelişmeler, yüz tespit ve tanıma sistemlerinin performansını önemli ölçüde artırmıştır. Gerçek zamanlı görüntü analizi gerektiren yüz bölge tespiti çalışmalarında, YZ tabanlı uygulamalar yüksek doğruluk ve hız sunarak kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışmanın amacı, yapay sinir ağı tabanlı yöntemler kullanarak gerçek zamanlı görüntülerde yüz bölgesi tespiti yapan sistemlerin performansını artırmak ve bu sistemlere yönelik iyileştirme önerileri sunmaktır. Bu bağlamda, YZ tabanlı yüz tespit sistemlerinin optimizasyonu, sinir ağı tabanlı çözümler ve performans iyileştirme yöntemleri ele alınmıştır. Geliştirilen sistemde, bir kamera aracılığıyla anlık ve sabit görüntüler alınmış ve görüntüler ön işleme aşamasından geçirilmiştir. Ön işleme sürecinde kontrast ve parlaklık ayarları, yüz bölgesinin belirlenmesi ve kenar tespiti (Canny) algoritması işlemleri uygulanarak modelin doğruluğu artırılmıştır. Ardından, ArcFace, Haar-cascade ve CNN tabanlı yüz bölge tespiti modeli çalıştırılarak tespit edilen yüzler analiz edilmiştir. Toplam 15 adet deney gerçekleştirilerek tespit edilen yüz bilgisi ekrana yansıtılarak tanıma oranı hesaplanmaktadır. Yapılan deneyler sonucunda, yüz tespitinde %40 ile %92,75 arasında başarı oranları elde edilmiştir. Bu çalışmada, deneyler gerçek zamanlı olarak kamera üzerinden elde edilen görüntülerle gerçekleştirilmiştir. Ek olarak, deney çeşitliliğini artırmak amacıyla aktör yüz görüntülerinden oluşan bir veri seti de çalışmaya dahil edilmiştir. Çalışmanın bulguları, YZ tabanlı yüz bölge tespiti modellerinin başarı oranlarını nasıl etkilediğini göstermekte ve bu sistemlerin optimum performansla çalışabilmesi için öneriler sunmaktadır.}, number={1}, publisher={Murat GÖK}, organization={İstanbul Gelişim Üniversitesi}