Görüntü İşleme Teknikleriyle Yüz Algılama Sistemi Geliştirme
Abstract
Bilgisayar bilimlerindeki önemli çalışma konularından biri de görüntü işlemedir. Bir görüntüden faydalı bir bilgi çıkarılarak yorumlanması gerektiğinde görüntü işleme tekniklerinden faydalanılmaktadır. İşlenecek görüntü, kameralar, optik tarayıcılar ve fotoğraf makineleri yardımıyla elde edilebilir. Bu dijital görüntülerin sayısallaştırılmasıyla üzerinde farklı işlemler uygulanarak anlamlı yorumlanabilir sonuçlar elde edilebilir. Tıp, Askeri, Endüstriyel ve Coğrafi Sistemler gibi birçok alanda kullanılan görüntü işleme teknikleri, güvenlik sistemleri alanında da yaygın olarak kullanılmaktadır. Parmak izi, iris ve yüz tanıma gibi uygulamalar güvenlik alanında görüntü işleme teknikleri kullanılarak yapılabilmektedir. Tarayıcı, kamera ya da fotoğraf makinesi üzerinden alınan görüntülerin yorumlanabilmesi için belirli ön işlemlerden geçirilmesi gerekmektedir. Bu konuda yazılımsal olarak programlama dilleriyle geliştirilmiş birçok kütüphane bulunmaktadır. Açık kaynak kodlu bir kütüphane olan OpenCV (Open Source Computer Vision Library) bu çalışmada tercih edilen görüntü işleme kütüphanelerinden biridir. Geliştirilen uygulamada OpenCV’ nin C# için geliştirilmiş olan OpenCVSharp bileşeni kullanılmıştır. Kamera ile bireylerin fotoğrafları elde edilerek bireylerin yüz bölgeleri bulunmuştur. Ardından veritabanında kayıtlı olan verilerle karşılaştırılarak bireyin hangi oranda kime benzediği geliştirilen program aracılığıyla gösterilmiştir. Yapılan bu çalışmada yüz tanımada %79 oranında başarı sağlanmıştır.
Keywords
References
- Erişti E. 2010. Görüntü İşlemede Yeni Bir Soluk, OPENCV. Akademik Bilişim’10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri. Muğla Üniversitesi.
- OpenCV. 2017. http://www.opencv.org (Erişim Tarihi: 8.7.2017)
- Bradski G., Kaehler A. 2008. Learning OpenCV. ISBN: 978-0-596-51613-0.
- Karakoç M. 2012. http://ab.org.tr/ab12/sunum/21-goruntu_isleme-Karakoc.pdf (Erişim Tarihi: 08.07.2017)
Details
Primary Language
English
Subjects
-
Journal Section
Research Article
Publication Date
December 25, 2017
Submission Date
August 10, 2017
Acceptance Date
October 13, 2017
Published in Issue
Year 2017 Volume: 6 Number: 2
Cited By
Futbol Maçları İçin Bilgisayarlı Görü Destekli Gol Karar Sistemi(GolKaSis): Bir Prototip Çalışma
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji
https://doi.org/10.29109/gujsc.492108El Hareketi Tanıma Sistem Tasarımı
Academic Perspective Procedia
https://doi.org/10.33793/acperpro.03.01.107Görüntü İşlemede Görüntü Kalitesinin Belirlenmesi için Alternatif Bir İstatistiksel Yaklaşım: Bland-Altman Metodu
Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
https://doi.org/10.19113/sdufenbed.898845Kritik Altyapı Operatörleri İçin Görüntü İşleme Tabanlı Bir Yorgunluk tespit ve Uyarı Sistemi
ULUSLARARASI BİLGİ GÜVENLİĞİ MÜHENDİSLİĞİ DERGİSİ
https://doi.org/10.18640/ubgmd.757030The use of machine learning methods in classification of pumpkin seeds (Cucurbita pepo L.)
Genetic Resources and Crop Evolution
https://doi.org/10.1007/s10722-021-01226-0Accuracy Prediction and Analysis of Teachable Machine (TM) Model developed with Tensorflow Javascript on the Cloud: Face Recognition System Implementation
Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri ve Bilgisayar Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.33461/uybisbbd.1106753The Development an Image Processing Algorithm to Detect Perforated and Non-Perforated Objects
Academic Perspective Procedia
https://doi.org/10.33793/acperpro.05.03.480Boş park yerlerinin tespiti ve kullanıcıya mobil uygulama ile yol tarifi verilmesi
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji
https://doi.org/10.29109/gujsc.1173113Dört rotorlu bir insansız hava aracının görüntü tabanlı otomatik kontrolü ve hedef takibi
Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1198822Yüz Tanıma Tabanlı Öğrenci Takip Sistemi
Türk Bilim ve Mühendislik Dergisi
https://doi.org/10.55979/tjse.1400518