Video dosyalarında yüz tespiti, tanıma ve video içerisindeki zamana göre işaretleme
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, Bilgisayar Eğitimi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HÜSEYİN GÖZE
Danışman: Oktay Yıldız
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Akan video görüntülerinde gerçek zamanlı yüz tespiti, tanımlanması, görüntü içerisinde geçtiği zamanın ve konumun bulunması, video içindeki diğer yüzlerle ilişkilendirilmesi günümüzde yüksek öneme sahip bir konudur. Son yıllarda, hızlı bir şekilde gelişen bilgisayar donanımlarının ve yapay zeka, sinir ağları, derin öğrenme, makine öğrenmesi gibi metotların da yardımıyla yüz tanıma problemlerinde daha hızlı ve doğru sonuçlar almak mümkün hale gelmiştir. Fakat video görüntülerinde aynı kare içerisinde yer alan yüzlerin sayısı ve boyutları, yüzlerin doğru bir şekilde tespit edilmesini ve uygulanan modelin yanıt verme süresini olumsuz yönde etkilemektedir. Gerçekleştirilen bu çalışmada, video görüntüleri içerisinde yer alan yüzlerin daha hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesi ve video görüntüsü içerisinde bulunma ve birliktelik bilgileri ile birlikte etiketlenmesi için derin öğrenme tabanlı yeni bir model önerilmiştir. Gerçekleştirilen deneysel çalışmada önerilen Evrişimli Sinir Ağı tabanlı modelin daha önce önerilen MTCNN (Multitask Cascaded Convolutional Networks), OPENCV-CNN(Open Source Computer Vision Library - Convolutional Neural Network), HOG+SVM(Histogram of Gradient + Support Vector Machine), SSD-CAFFEMODEL(Single Shot MultiBox Detector with Caffemodel) modellerine göre daha yüksek bir performans ve doğruluk oranına sahip olduğu gösterilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmada kullanılan farklı çözünürlükteki video dosyalarının ilgili video görüntüsünün gerçek zamanından 1,54 ile 2,61 kat arasında daha hızlı şekilde işlenmiştir. İşlenme sonucunda tanımlanan kişiler veri tabanına başarılı bir şekilde kayıt edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre ortalama 78,36 FPS değerlerine ulaşan hızlarda yüz tespiti ve tanımlaması yapılmıştır.