Görüntü işleme ve derin öğrenme ile yüz tanıma tabanlı akıllı kapı kilit sistemi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ALİ YANKI TEKOL

Danışman: Veysel Aslantaş

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez çalışmasının kapsamı, güvenlik sistemlerine önemli katkılar sağlayan bir kapı kilit sistemi tasarlamak ve gerçekleştirmektir. Sistem, yalnızca kamera ile elde edilen görüntülerin derin öğrenme algoritmaları ile doğrulanması durumunda geçişe izin verecek şekilde tamamen temassız olarak çalışacak biçimde yapılandırılmıştır. Önerilen sistem, piyasada yaygın olarak kullanılan Raspberry Pi 4 model B geliştirme kartı üzerine kurulmuştur. Sistem tasarımında, görüntü işlemede sıkça kullanılan HAAR-Cascade ve HOG (Histogram of Oriented Gradients) özellik tanımlayıcıları ile MTCNN (Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Networks) algoritmasından yararlanılmıştır. Literatür araştırması sonucunda, bu probleme yönelik yüksek performans sunan Keras VGG-Face tabanlı derin öğrenme kütüphanesi kullanılarak farklı optimizasyon parametreleriyle birlikte ResNet50 ve VGG16 modelleri ile PyTorch FaceNet kütüphanesindeki ön eğitimli InceptionResNetV1 modelinin sonuçlara tesiri incelenmiştir. Yapılan deneysel çalışmalar, HOG özellikleri, ResNet50 sinir ağı modeli ve Adam optimizasyon parametresi kombinasyonu kullanılarak yapılan eğitimde daha iyi sonuçların elde edildiğini göstermektedir.