Evrişimsel Sinir Ağı Temelli Yüz Tanıma Yöntemleri ile Robot Resim Oluşturma Uygulaması

ayata f., ÇAVUŞ H.

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, cilt.34, sa.1, ss.215-228, 2022 (TRDizin)

Özet

Yüz tanıma sistemleri, kriminoloji, personel takibi ve güvenlik sistemleri gibi görüntü içeren alanlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Görüntü içeren verileri işlemek için görüntü işleme, makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarından yararlanılmaktadır. Yüz tanıma sistemleri kayıp bireylerin bulunması için de umut verici biyometrik teknolojilerden biri olabilir. Çünkü ebeveyn ve akrabaların kaybolan bireyin yüz fotoğrafına sahip olma olasılığı, parmak izi veya iris gibi diğer biyometrik verilere ulaşma ihtimalinden daha yüksek olabilmektedir. Bu çalışmada Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) yöntemi kullanarak kaybolan, kaçırılan ya da aranan bireylerin bulunması temeline dayanan bir sistem tasarlamak ve tasarlanan bu sistem ile yüz tahmini yapmak amaçlanmaktadır. Bu kapsamda sistemde kullanılmak üzere, tarafımızca oluşturulan ve hiçbir çalışmada henüz kullanılmamış olan, aile yüz veri setine ESA tekniği uygulanarak aile yüz referans modeli oluşturulmaktadır. Daha sonra bu çalışmaya özel geliştirilen web tabanlı bir robot resim oluşturma programı ile yüz referans modeli baz alınarak robot resim oluşturulmaktadır. Aile yüz veri seti içerisinden rastgele seçilen 10 ailenin aile referans modeline ait robot resmi ile aileden seçilen bir birey kıyaslanmıştır. Bu kıyaslama sonucunda %88,77 ile %93,90 arasında başarı oranları elde edilmiştir.
Facial recognition systems are frequently used in image-containing fields such as criminology, personel tracking and security systems. Image processing, machine learning and deep learning algorithms are used to process data containing images. Facial recognition systems can also be one of the promising biometric technologies for finding missing individuals. Because the probability of parents and relatives to have a face photograph of the disappeared individual may be higher than the possibility of accessing other biometric data such as fingerprints or iris. In this study, it is aimed to design a system based on finding lost, abducted or wanted individuals using the Convolutional Neural Networks (CNN) method and to make face estimation with this designed system. In this context, a family face reference model is created by applying the ESA technique to the family face dataset, which was created by us and has not been used in any study yet, to be used in the system. Then, a robot image is created based on the face reference model with a web-based robotic image creation program developed specifically for this study. The robot picture of the family reference model of 10 randomly selected families from the family face data set was compared with an individual selected from the family. As a result of this comparison, success rates between 88.77% and 93.90% were obtained.