Yerel İkili Desenler Histogramları ile Covid-19 Tanılı Kişiler Üzerinde Kimlik Analizi ve Bildiri Sistemi
Öz
Günümüzde birçok alanda kullanılan yüz tanıma sistemlerine işlevsellik katılarak diğer yüz tanıma sistemlerinden farklı bir sistem geliştirilmesi amaç edinilmiştir. Son zamanlarda Covid-19 pandemisiyle birlikte sokağa çıkma yasakları ve bu yasakların kontrolünde çekilen zorluklar göz önüne alınmış ve azaltılması amacıyla bu sistem geliştirilmiştir. Sistemde veri setinde kayıtlı Covid-19 tanılı kişinin sokağa çıkmasıyla kamera tarafından görüntülenmesi üzerine yetkili kişi veya kişilere e-posta atılabildiği bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan yazılımda ilk önce Haar-Cascades sınıflandırıcısı ile yüzü algılayıp sonra LBPH (Yerel İkili Desenler Histogramları) kullanılarak yüz tanıma işlemi gerçekleştirilmektedir. Bu işlem tanıtılan görüntünün her pikselini etrafındaki diğer piksellerle eşleyerek etiketleme yapılması ile gerçekleşir. Bu etiketleme sonucu ikili sayı sistemine dönüştürülerek saklanır. Gerçek zamanlı olarak kameradan aldığı görüntüleri bu sayı ile karşılaştırarak yüzü tanımaya çalışır. Sınıflandırırma işleminde eğer kişi veri setinde daha önce kayıtlı ise “kırmızı” renkli çerçeveye alınır. Sınıflandırma da kayıtlı değil ise “yeşil” renkli çerçeveler içine alınır. Bunun amacı Covid-19 tanılı kişi ve sağlıklı kişi arasında ayrım yapabilmektir. Yazılım üzerinde gerçekleştirilen uygulamaların başarısı %90 ve hatası %10 olarak ölçülmüştür.
Anahtar Kelimeler
Yüz Tanıma , Kimlik Analizi , Covid-19 , LBPH
References
- V. V. Nabiyev and A. Günay, "LBP yardımıyla görüntüdeki kişinin yaşının bulunması." Çankaya Üniversitesi Bilim ve Mühendislik Dergisi 8.1 (2010).
- A. Şeker, B. Diri, and H. H. Balık, "Derin öğrenme yöntemleri ve uygulamaları hakkında bir inceleme." Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi 3.3 (2017): 47-64.
- V. Vansh, K. Chandrasekhar, C. R. Anil and S. S. Sahu, "Improved Face Detection Using YCbCr and Adaboost." Computational Intelligence in Data Mining. Springer, Singapore, 2020. 689-699. Doi: 10.1007/978-981-13-8676-3_58
- D. Terzopoulos and K. Waters, "Analysis of facial images using physical and anatomical models." Proceedings Third International Conference on Computer Vision. IEEE Computer Society, 1990. Doi: 10.1109/ICCV.1990.139628
- Y. Rodriguez and S. Marcel, "Face authentication using adapted local binary pattern histograms." European Conference on Computer Vision. Springer, Berlin, Heidelberg, 2006. Doi: 10.1007/11744085_25
- R. Daş, B. Polat and G. Tuna. "Derin Öğrenme ile Resim ve Videolarda Nesnelerin Tanınması ve Takibi." Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 31.2: 571-581. Doi: 10.35234/fumbd.608778
- F. Bayram, "Derin öğrenme tabanlı otomatik plaka tanıma." Politeknik Dergisi (2020). Doi: 10.2339/politeknik.515830
- N. Yalçın and F. Gürbüz, "Biyometrik Güvenlik Sistemlerinin İncelenmesi." Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 3.2 (2015): 398-413.
- G. Gündüz and İ. H. Cedimoğlu, "Derin Öğrenme Algoritmalarını Kullanarak Görüntüden Cinsiyet Tahmini." Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences 2.1 (2019): 9-17.
- H. Kekül, H. Bircan and H. Arslan. "Yüz Tanima Uygulamalarinda Özyüzler Ve Yapay Sinir Ağlarinin Karşilaştirilmasi." Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri Ve Bilgisayar Bilimleri Dergisi 2.1 (2018): 51-59.
