COVID-19’un Yayılmasını Önlemek için CNN ile Yüz Maskesi Tespiti

Yıl 2022, Cilt: 4 Sayı: 2, 259 - 265, 26.10.2022

Alihan Değirmenciler Berat Cengiz Kadir İleri

https://doi.org/10.46387/bjesr.1167636

https://izlik.org/JA58NE83PF

Öz

Koronavirüsler 1960’larda keşfedilmiştir. Hayvanlardan hayvanlara bulaşan bu virüs günümüze gelene kadar çeşitli varyasyonlara uğramıştır. Salgın durumuna ilk olarak Çin’in Vuhan kentinde 2019 yılında bir insanda tespit edilmesiyle gelmiştir. Kapalı ortamlarda daha hızlı yayılan bu virüs için maske takma ihtiyacı oluşmuştur. Toplu ortamlarda maske takmak birçok ülkede zorunlu hale gelmiştir. Bu durumun denetimi ülkeler için gereklilik halini almıştır. Bu çalışmada, insanların maske takıp takmadığı yapay zeka ve görüntü işleme teknikleri kullanılarak tespit edilmiştir. Geliştirilen uygulama, Evrişimli Sinir Ağı (CNN: Convolutional Neural Network) kullanarak bir video görüntüsünde birçok kişiyi aynı anda maskeli/maskesiz olarak tespit etmektedir.

Anahtar Kelimeler

Derin öğrenme , Görüntü işleme , Yüz maskesi tanıma , CNN

Kaynakça

• [1] Lin, Y.-H., Liu, C.-H., and Chiu, Y.-C, “Google searches for the keywords of “wash hands” predict the speed of national spread of COVID-19 outbreak among 21 countries. Brain, Behavior, and Immunity”, 2020.
• [2] Deng J, Dong W, Socher R, Li L-J, Li K, Fei-Fei L, “Imagenet: A large-scale hierarchical image database”, Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp 248–255, 2009.
• [3] Qin, B., and Li, D., “Identifying facemask-wearing condition using image super-resolution with classification network to prevent COVID-19”, Sensors (Basel), 20(18): 5236, doi: 10.3390/s20185236, 2020.
• [4] Amit Chavda, Jason Dsouza, and Sumeet Badgujar, “Multi-Stage CNN Architecture for Face Mask Detection”, 6th International Conference for Convergence in Technology (I2CT) Pune, India. Apr 02-04, 2021.
• [5] Ejaz, M.S., Islam, M.R., Sifatullah, M., Sarker, A., “Implementation of principal component analysis on masked and non-masked face recognition”, 1st International Conference on Advances in Science, Engineering and Robotics Technology (ICASERT), pp. 1–5, 2019.
• [6] Susanto Susanto, Febri Alwan Putra, Riska Analia, Ika Karlina Laila Nur, ”The Face Mask Detection For Preventing the Spread of COVID-19 at Politeknik Negeri Batam”, 2020 3rd International Conference on Applied Engineering (ICAE), Batam, Indonesia, 2020.
• [7] Nieto-Rodríguez, A., Mucientes, M., Brea, V.M., “System for Medical Mask Detection in the Operating Room Through Facial Attributes”, In: Paredes R., Cardoso J., Pardo X. (eds) Pattern Recognition and Image Analysis. IbPRIA 2015. Lecture Notes in Computer Science, vol 9117. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-19390-8_16, 2015.
• [8] Nihat Yılmaz Şimsek, “Derin Öğrenme(Deep Learning) Nedir ve Nasıl Çalışır?”, https://nyilmazsimsek.medium.com/derin-öğrenme-deep-learning-nedir-ve-nasıl-çalışır-2d7f5850782 (Erişim tarihi: 9 Temmuz 2022).
• [9] Tuncer Ergin, “Convolutional Neural Network (ConvNet yada CNN) nedir, nasıl çalışır?”, https://medium.com/@tuncerergin/convolutional-neural-network-convnet-yada-cnn-nedir-nasil-calisir-97a0f5d34cad (Erişim tarihi: 18 Temmuz 2022).
• [10] S. Albawi, T. A. Mohammed and S. Al-Zawi, "Understanding of a convolutional neural network", 2017 International Conference on Engineering and Technology (ICET), pp. 1-6, doi: 10.1109/ICEngTechnol.2017.8308186, 2017.
• [11] A. Ajit, K. Acharya and A. Samanta, "A Review of Convolutional Neural Networks", 2020 International Conference on Emerging Trends in Information Technology and Engineering (ic-ETITE), pp. 1-5, doi: 10.1109/ic-ETITE47903.2020.049, 2020.
• [12] N. Aloysius and M. Geetha, "A review on deep convolutional neural networks", 2017 International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP), pp. 0588-0592, doi: 10.1109/ICCSP.2017.8286426, 2017.
• [13] Wikipeadia, “Convolutional neural network”, https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network (Erişim tarihi: 1 Ağustos 2022).