Sığırlarda Planum nasolabialenin bilgisayarlı görüyle incelenmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, VETERİNERLİK ANATOMİSİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2026
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SELAHATTİN OZAN YARDIMCI
Danışman: İMDAT ORHAN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışmada, sığırlarda bireysel kimliklendirme amacıyla Planum nasolabiale (PN) temelli, derin öğrenme tabanlı bir biyometrik tanıma sistemi geliştirilmiş ve değerlendirildi. Günümüzde hayvancılık sektöründe güvenilir kimliklendirme ihtiyacının artması, hayvan refahını koruyan, düşük maliyetli ve yüksek doğruluklu alternatif yöntemlerin geliştirilmesini gerekli kılmakta. Bu kapsamda çalışmada, PN'nin kalıcı ve ayırt edici morfolojik özelliklerinden yararlanılarak, buzağı döneminden erişkin döneme kadar bireyleri tanıyabilen bütünleşik bir kimliklendirme sistemi tasarlandı. Geliştirilen sistem iki aşamalı bir yapıdan oluşmaktadır. İlk aşamada YOLOv12n tabanlı bir model ile görüntülerden burun bölgesi otomatik olarak tespit edildi. İkinci aşamada ise EfficientNetB0 tabanlı sınıflandırma modeli kullanılarak bireysel tanıma gerçekleştirilmiştir. Model, test setinde %96 genel doğruluk sağlamış; bireysel tanıma başarısı %95,0 ile %98,8 arasında değişti. Buzağı döneminde kaydedilen burun desenleri kullanılarak erişkin dönemde bireylerin %96,3 doğrulukla tanınabildiği belirlenmiştir. Gerçek zamanlı saha testlerinde sistem %94,8 doğruluk göstermiş, uygun koşullarda bu oran %97,2'ye ulaştı. Çalışmada ayrıca saman gibi çevresel gürültü unsurlarının sistem performansı üzerindeki etkisi incelenmiş ve önerilen şerit deseni maskeleme yöntemi ile sınıflandırma doğruluğu %4,8 oranında artırılmıştır. Zaman içinde tutarlılık analizleri, PN desenlerinin büyüme sürecinde yüksek oranda korunduğunu ve sistemin 18 aylık süreçte bireyleri %98,1 ortalama güven skoru ile tanıyabildiğini ortaya koymuştur. Bilinmeyen bireylerin %92,5 doğrulukla doğru sınıfa atanması, sistemin güvenilir reddetme yeteneğine sahip olduğunu göstermektedir. Hesaplama performansı açısından sistemin 120 FPS hızında çalışabilmesi, gerçek zamanlı uygulamalar için uygun olduğunu ortaya koymuştur. Elde edilen tüm bulgular birlikte değerlendirildiğinde, PN temelli biyometrik sistemin sığırlarda bireysel kimliklendirme için kalıcı, güvenilir ve yüksek doğruluklu bir çözüm sunduğu ve geleneksel kimliklendirme yöntemlerine güçlü bir alternatif oluşturduğu sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler: Burun Deseni; Planum Nasolabiale; Kimlik Tespiti