Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Sedat Yıldız
Danışman: AHMET EMİR DİRİK
Özet:Derin öğrenme ile yüz tanıma teknikleri, son yıllarda çok hızlı gelişim gösteren ve günlük hayatta pek çok alanda uygulaması olan bir araştırma konusudur. Suçluların takip edilmesi, personellerin şirkete giriş çıkış takibi gibi alanlar yüz tanıma sistemlerinin kullanılabileceği alanlardır. Yüz tanıma ile birlikte bir diğer önemli nokta ise yüz tanıma sistemlerine karşı yapılan saldırıların önlenmesidir. Örneğin yüz tanıma sistemleri, vesikalık fotoğraf, yazıcıdan kişinin yüz fotoğraf çıktısının alınması, telefon veya tabletten yüz fotoğrafı, video görüntüleri, maske kullanılması gibi yöntemlerle yanıltılabilmektedir. Bu nedenle başarılı bir yüz tanıma sistemi geliştirmek kadar yüz tanıma sisteminin aldatılmasını önlemek de önemli bir konudur. Bu çalışmada derin öğrenme teknikleri kullanılarak başarımı yüksek bir yüz tanıma sistemi geliştirilmiştir. 3D derinlik kamerası ile derinlik bilgisi analizi ve göz kırpma tespiti yapılarak yüz tanıma sistemlerini yanıltmaya yönelik gerçekleştirilen ataklara karşı güvenliği sağlayan bir sistem geliştirilmiştir. 3D derinlik kamerasından alınan derinlik bilgilerinin gradyeni hesaplanarak genlik ve açı histogramları çıkarılıp bu histogramların ortalama, ortanca ve standart sapma gibi istatistiksel analizi yapılarak kamera karşısındaki kişilerin canlılık tespiti yapılmıştır. Derinlik bilgisine ek olarak karar ağacı regresyonu tekniği kullanılarak göz kırpma tespiti yapılıp sistemin canlılık tespit başarımı arttırılmıştır.