Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2014
Öğrenci: MEDİNE ÇOLAK
Danışman: ŞEREF SAĞIROĞLU
Özet:Bu tez çalışmasında, parmak izinden burun, çene, göz, kaş ve yüz çevresi gibi yüz uzuvlarına ait kısımların tanımlamasına yönelik olarak yapay sinir ağı (YSA) temelli çözümler sunulmuştur. Yapılan çalışmada; 5 farklı yüz uzvunun büyüklüğü ve şeklinin tekli ve beşli olarak belirlenmesi için zeki modeller oluşturulmuştur. Modeller, hızlı yayılım (QP), Delta-Bar-Delta (DBD), Genişletilmiş Delta-Bar-Delta (EDBD), Geri Yayılım (BP) ve Max-Prop (MP) öğrenme algoritmaları kullanılarak eğitilmiş olup, YSA modellerinin yüz uzuvlarının tek çıkış yüzde ortalama test başarı değerlerinin sırasıyla %56,50, %48,50, %50,50, %57,00 ve %50,50 ortalama hata değerleri ile doğru cevaplar üretmiştir. Parmak izinden yüz uzuvlarının aynı anda beşli olarak tahmini için ilk kez önerilen YSA modeli EDBD öğrenme algoritması kullanılarak eğitilmiş ve yüz uzuvlarının tek bir YSA modelinden elde edilen sonuçların kabul edilebilir olduğu görülmüştür. Önerilen modellerin eğitimde yüksek başarı göstermesi umut verici olup, testlerde beklenilen düzeyde başarılı sonuçlar elde edilememiş olsa da tek bir model ile tüm yüz uzuvlarının tahmin edilebilmesi ümit vericidir. Bu çalışmanın parmak izinden yüz tanıma alanında yapılan çalışmalara katkı sağlaması ve gelecekte bu çalışmanın yapılacak olan çalışmalara ışık tutacağı değerlendirilmektedir.