Evrişimsel Sinir Ağları ile Otomatik Yüz Tanıma Sistemi

Abstract

Kompleks bir yapıya sahip insan yüzünün tanımlanması zor ve karmaşık bir problemdir. Yüz tanımlamasıyla ilgili doğru özelliklerin, doğru bir şekilde nasıl tanımlanması gerektiği bir mühendislik problemi olarak karşımıza çıkmaktadır. Makine öğrenmesi ve görüntü işleme teknikleri kullanılarak fotoğraflardan yüz tespiti yapılabilmektedir. Yüz tanımada en önemli özellik bir veri tabanının olmasıdır. Veri tabanını kendimiz üretebildiğimiz gibi hazır tanımlanmış veri tabanları da kullanılabilir ya da örnek fotoğraflar vererek üçüncü bir program ile yapay görüntülerin üretilmesini sağlanabilir. Bu çalışmada OpenCV (Open Source Computer Vision) ile gelen veri tabanlarını kullanılmıştır. OpenCV aynı zamanda görüntüleri yeniden boyutlandırmak ve ondan öznitelik vektörleri oluşturmak için de kullanmıştır. Çalışmada, OpenCV kütüphanesi kullanarak modelin eğitimi için kullanılan Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) ile otomatik yüz tanıma modeli gerçekleştirdik. Yüzler son derece dinamik olduğundan ve çözülmesi gereken daha fazla sorun ve zorluk içerdiğinden, sağlamlığı ve tanıma doğruluğunu iyileştirmek amacıyla bu tür zorlukları azaltmak için çalışmamızda diğer çalışmalardan farklı bir model sunduk. Çalışmamız 4 adımda gerçekleştirilmektedir. İlk adımda elde ettiğimiz farklı görüntülerden ön işleme adımlarını gerçekleştirerek daha başarılı sonuçlar üretmeyi amaçladık. Daha sonra, önerilen modeli farklı öznitelik çıkarma yöntemleriyle de karşılaştırdık. CNN ağı ile eğitim yaparak test verileri için yüz tanıma gerçekleştirdik ve sonuçları karşılaştırmalı olarak sunduk. Çalışmadaki sonuçlar, yöntemimizin çeşitli fotoğraflardaki yüzleri başarıyla tanımladığını göstermektedir.