Accuracy Prediction and Analysis of Teachable Machine (TM) Model developed with Tensorflow Javascript on the Cloud: Face Recognition System Implementation-Reference-Cited by-同舟云学术

Accuracy Prediction and Analysis of Teachable Machine (TM) Model developed with Tensorflow Javascript on the Cloud: Face Recognition System Implementation

Published:2022-06-08 Issue: Volume: Page:
ISSN:2618-5954
Container-title:Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri ve Bilgisayar Bilimleri Dergisi
language:tr
Short-container-title:

Author:

ASLANDOĞDU Ömer Faruk¹,AYDIN Hakan²,ÇETİNKAYA Ali³

Affiliation:

1. İSTANBUL GELİŞİM ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ

2. İSTANBUL TOPKAPI ÜNİVERSİTESİ

3. İSTANBUL GELİŞİM ÜNİVERSİTESİ, TEKNOLOJİ TRANSFER OFİSİ UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ

Abstract

Yüz Tanıma Sistemleri (YTS), bir kişinin yüzünü kullanarak kimliğini tanımlamanın veya doğrulamanın bir yolu olarak kullanılan bir biyometrik güvenlik kategorisidir. Literatürde YTS çalışmalarında sıklıkla farklı Yapay Zekâ (YZ) teknik ve yöntemlerinin kullanıldığı görülmektedir. Bu modeller çoğunlukla seçilen programlama dilleri ile kodlamada yapılmak suretiyle oluşturulmakta, eğitilmekte, test edilmekte ve bu işlem adımları en yüksek başarı oranı elde edilinceye kadar tekrarlanmaktadır. Öğretilebilir Makine (Teachable Machine, ÖM), YZ modelleri oluşturmayı hızlı, kolay ve herkes için erişilebilir hale getiren web tabanlı bir araçtır. Bu çalışmada herhangi bir kodlamada yapmadan kullanıcıların kendi derin öğrenme modellerini geliştirmelerine imkân sağlayan ÖM teknolojisini kullanmak suretiyle Tensorflow Javascript teknolojileri ile bulut tabanlı bir YTS sisteminin (YTS-ÖM) geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında gerçekleştirilen deneylerde YTS-ÖM’nin başarı oranı %99.8 olarak ölçülmüştür. Bu çalışmanın özellikle YTS modellerinin kullanıcılar tarafından geliştirilmesi açısından YZ çalışma alanına katkı sağlayacağı değerlendirilmektedir.

Publisher

Uluslararasi Yonetim Bilisim Sistemleri ve Bilgisayar Bilimleri Dergisi

Reference31 articles.

1. Aghdam O. A., 2018, Unconstraıned Face Recognition Under Mismatched Conditions, İstanbul Teknik Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi.

2. Akın F., 2019, Derin Öğrenme Tabanlı Yüz Tanıma Sisteminin Geliştirilmesi, Fırat Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi.

3. Al Bazzaz, F. Y. (2017). Far Distance Unmanned Aerial Vehicles Control And Object Detection using Internet of Things Network and Embeded Systems (Master's Thesis, Fen Bilimleri Enstitüsü).

4. Aslan E. S., 2016, Kapalı Ortamlar İçin Dağıtık Mimarili İnsan Tanıma Sistemi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi.

5. Ayata, F., & Çavuş, H. (2022). Yüz Tanıma Sistemlerinde Kullanılan ESA, YGH-DVM ve DSA Algoritmalarının Performans Testleri. Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 34(1), 39-48.