T.C NAMIK KEMAL ÜNİVERSİTESİ ÇORLU MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ YÜZ TANIMA SİSTEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DANIŞMAN: YRD.DOÇ.DR. ERDİNÇ UZUN 1090606023-AYŞE MANDACI 1090606051-TÜLAY KARTAL 1090606052-İFFET URHAN 1090606901-DİLEK GÜLDALI
İÇİNDEKİLER 1. İNSAN YÜZÜNÜN TANINMASI......4 1. ÖZET...4 2. GİRİŞ......4 3. YÜZ TANIMA SİSTEMİNDE KULLANILAN KÜTÜPHANELER...6 3.1.EMGUCV.....6 3.2.OPENCV.........8 4. YÜZ TANIMA SİSTEMİ...9 4.1.PROGRAM HAKKINDA.........9 4.2.PROGRAMIN AMACI.........9 4.1.HEDEFLER...... 9 5.PROGRAM ARAYÜZLERİ...10 5.1.Kullanıcı Adı Seçimi...10 5.2.Sistem Girişi...11 5.3.Ana Sayfa...12 5.4.Kayıtlı Öğrencinin Tekrar kaydedilmeye Çalışılması...13 5.5.Yeni Öğrenci Kaydı...14 5.6.Kaydedilen Öğrenci İçin Yüz Ekleme İşlemi...15 5.7.Yüz Algılama Ve Tanıma...17 5.8.Mevcut Kayıtların Listelenmesi...19 5.9.Kayıt Güncelle...20 5.10.Kayıt Arama...21 5.11.Kayıtların Silinmesi...22 6.TESTLER VE SONUÇLAR...25 6.1.Kayıtlı Resim Sayısının Yüz Algılamaya Ve Tanımaya Etkisi...25 6.2.Gözlük Kullanımının Yüz Algılamaya Ve Tanımaya Etkisi...28 6.3.Gözün Algılanmasının Yüz Algılamaya Ve Tanımaya Etkisi...30 6.4.Ortam Işığının Yüz Algılamaya Ve Tanımaya Etkisi...30 6.5.Fotoğraftan Yüz Algılamaya Ve Tanımaya Etkisi...32 6.6.TEST SONUÇLARI..33 7.KAYNAKLAR...34 2 2
3 ŞEKİLLER DİZİNİ Şekil 1 :Yüz Tanıma Sisteminde İzlenecek Yol...5 Şekil 2 : EmguCV Kütüphaneleri...7 Şekil 3 : Program İçin Gerekli EmguCV Kütüphaneleri...8 Resim1 : Kullanıcı Adı Seçme İşlem...10 Resim2 : Sisteme Giriş...11 Resim3 : Anasayfa...12 Resim4 : Kayıtlı Öğrenicinin Tekrar Kaydedilmeye Çalışılması...13 Resim5 :Yeni Öğrenci Kaydı...14 Resim 6: Kaydedilen Öğrenci İçin Yüz Ekleme...15 Resim 7:Öğrenci Numarası Olmadan Yüz Eklenmesi...16 Resim 8 : Yüz Algılama ve Tanıma...17 Resim 9 : Kayıtlı Yüzün Tanınması...18 Resim10 : Mevcut Kayıtların Listelenmesi Sayfası...19 Resim11 : Kayıt Güncelleme...20 Resim12 : Kayıt Arama...21 Resim13 : Silinecek Kaydın Seçilmesi 22 Resim14 : Kayıtların Silinmesi...23 Resim15 : Silinecek Resmin Seçilmesi.23 Resim16: Resmin Silinmesi...24 Resim17 : Kayıtlı Resim Sayısının Yüz Tanımaya Etkisi 1...25 Resim18 : Kayıtlı Resim Sayısının Yüz Tanımaya Etkisi 2...26 Resim19 : Kayıtlı Resim Sayısının Yüz Tanımaya Etkisi 3...26 Resim20 : Kayıtlı Resim Sayısının Yüz Tanımaya Etkisi 4...28 Resim21 : Gözlük Kullanımının Yüz Algılamaya Ve Tanımaya Etkisi 1...28 Resim22 : Gözlük Kullanımının Yüz Algılamaya Ve Tanımaya Etkisi 2...28 Resim23 : Gözlük Kullanımının Yüz Algılamaya Ve Tanımaya Etkisi 3...29 Resim24 : Gözün Algılanmamasının Yüz Algılamaya ve Tanımaya Etkisi...30 Resim25 : Ortam Işığının Yüz Algılamaya ve Tanımaya Etkisi(Güneş Işığında)...30 Resim26 : Ortam Işığının Yüz Algılamaya ve Tanımaya Etkisi(Perdeler Kapalıyken)...31 Resim27 : Fotoğraftan Yüz Algılama ve Tanıma...32 Tablo1 : Yüz Algılamayı Etkileyen Faktörler...33 Tablo2 : Yüz Tanımayı Etkileyen Faktörler...34 3
4 İNSAN YÜZÜNÜN TANINMASI 1.ÖZET Yüz tanıma, bilgisayar bilimi ve imge işleme alanlarında özelikle insan-bilgisayar iletişimi ve biyometri amaçlı birçok araştırmaya konu olmuş bir problemdir. Bu çalışmada öncelikle konunun genel araştırılması yapılmıştır. Bu kapsamda birçok yüz tanıma teknikleri ve algoritmaları araştırılmış, bunlardan en önemlileri hakkında bilgi verilmiştir. Yüz tanıma sistemine iki boyutlu yaklaşılmış ve bu konuda çözüm üretilmeye çalışılmıştır. Öncelikle yüz algılama kısmı tasarlanmıştır. Yüz kesiti bulmak için yüz temsili ve ten rengini temel alan bir yöntem uygulanmıştır. Bu yöntem uygulanırken C# dili üzerinde EmguCV çapraz platformu ile hazır kütüphaneler kullanılmıştır. Kullandığımız bir diğer kütüphane de OpenCV görüntü işleme kütüphanesidir. İkinci olarak ise yüz tanıma kısmı tasarlanmıştır. Yüz tanıma kısmında bünyesinde yapay sinir ağları barındıran EmguCV kütüphanesi kullanılmıştır. Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme, yüz bulma, yüz tanıma, emgucv 2.GİRİŞ Yüz bulma ve yüz tanıma günümüzde birçok araştırmacının bu konu üzerinde çalıştığı, ticari ve hukuksal alanlarda birçok uygulaması olan bir çalışmadır. Var olan yüz tanıma metotları kontrollü ortamda daha başarılı sonuçlar vermekte fakat yönlenme ve aydınlanma değişimlerinin olduğu ortamlarda başarı düşmektedir. Kişinin kendisine ait fiziksel ve davranışsal özellikleri kullanılarak kişilerin elektronik ortamda tanınması ve kimliklendirilmesi için kullanılan metotlar bütününe biyometri denir. Biyometrik sistemler, bireylerden alınan örnekler ve uygulanacak algoritmalar ile birlikte bir depolanma aygıtında saklanması sonrasında, verilerin eşleştirme prensibi ile çalışmaktadır. Biyometrik tanıma sistemleri grubuna giren yüz tanıma sistemi, son zamanlarda talep oranına bağlı olarak çok popüler bir tanıma sistemi haline gelmiştir. Yüzün dijital/analog kameralar ve diğer görüntüleme cihazları kullanılarak sayısal bir ifadeye dönüştürülmesine yüz biyometresi denir. Bu işlemlerin sonucunda elde edilen görüntü, yüz unsurları arasındaki uzaklıkların ölçülmesi (tanımlama algoritması) ve bu uzaklıkların tanıma algoritmasında gerekli yerlere oturtulması ile matematiksel bir ifade haline gelir. Bu ifade kullanılan yüze ait olan ve başka birinin yüzünden elde edilecek başka bir ifadeden tamamen farklı bir formül olarak adlandırılır. Bunun sonucunda daha önceden tanıtılmış yüzlerin, kişilerin bilgisayar yardımı ile hatırlanabilmesi ve ihtiyaç duyulduğunda tanımlana bilmesi oldukça kolaydır. 4
EmguCV yüz kesitinin bulunabilmesine yönelik kendi kütüphaneleri ile birlikte algoritmalarda çok etkili bir şekilde kullanılmıştır. Görüntü üzerinde bazı sınırlamalar olması (ışık, kamera gibi) durumunda bu yöntemin başarı oranı çok düşmektedir. 5 Bu süreçte önce görüntü işleme teknikleri kullanılarak bir görüntü üzerinde yüz bölgesi, yüz bulma algoritması ile belirlenmiştir. Bu algoritma ile belirlenen yüz kesitleri eğitilerek programımızda bir veri tabanı oluşturulmuştur. Bu eğitim ile yüzün belirli özellikleri tutulmuştur. Bu oluşan veri tabanı sayesinde test için kameradan görüntülenerek eklenen herhangi resmin yüz kesiti tespit edilir. Bu sayede test için girilen herhangi bir resmin daha önce eğitim sonucu belirlenen yüzlerden biri olup olmadığını karşılaştırarak doğru yüzü bulma işlemi gerçekleştirilmiş olur. Bu çalışmada temel olarak 3 aşamadan oluşur : İşlenen görüntünün yüz olup olmadığını algılama, İşlenen resim üzerinde yüz bölgelerinin tespiti, Belirlenen yüzün kimliğinin tespiti. Bu işler, geliştirilen uygulama dahilinde birbirinden bağımsız olarak çalışan ama bazı kısımlarda birbirlerinin verilerini kullanan alt programcıklar olarak düşünülebilir. Bu bilgiler ışığında aşağıda belirtilen uygulama adımları geliştirilmiştir. Sayısal kamera ile elde edilen görüntü Yüz Olup Olmadığını Algılama Yüz Bölgesinin Tespiti Yüz bulma ve yüz bölgesinin tespitinin sonucu elde edilen 50x50 piksel yüz içeren resimler Yüz Tanıma Sistemi Yüzün Kimliğinin Tespiti Şekil 1:Yüz tanıma sisteminde izlenecek yol 5
6 Yüz tanıma adımları olarak; herhangi bir yüz aşağıdaki adımların uygulanması ile bilgisayar tarafından algılanarak gerekli yerlere kaydedilir.veri tabanındaki verilerle karşılaştırılır ve kimlik tespiti yapılır. Bu adımlar: 1. Yüzün dijital/analog olarak görüntülenmesi, 2. Elde edilen anolog ise dijital hale getirilmesi, 3. Dijital görüntüdeki unsurların, EmguCV kütüphanelerini kullanılarak birbirine bağlı olan uzaklıkları ve yüzün genel alanı içindeki koordinatların saptanması, 4. Elde edilen değerlerin EmguCV kütüphanelerini kullanılarak algılanması ve matematiksel bir ifadeye dönüştürülmesi, 5. İfadenin daha sonra elde edilecek diğer ifadeler ile karşılaştırılmak ve diğer uygulamalar için kullanılmak üzere veri tabanında tutulması, işlemleri uygulanır. Yüz bulma ve algılama işlemleri EmguCV ve OpenCV kütüphanelerini kullanarak hazırlandı. 3.YÜZ TANIMA SİSTEMİNDE KULLANILAN KÜTÜPHANELER 3.1 EmguCV Tamamen C# dilinde yazılır. Tek seferde derlenir ve bu nedenle Mono Linux, Mac OS X, ios ve Android de dahil olmak üzere, destekleyen herhangi bir platformda çalışabilir. Emgu CV; C #, VB.NET, C + + ve IronPython dahil olmak üzere birçok farklı dilde kullanılabilir. 6
7 Kullanılan Kütüphaneler : Şekil 2: EmguCV Kütüphaneleri Emgu CV, iki katmandan oluşmaktadır: Temel tabakası (Layer 1): OpenCV eşlemeleri ile doğrudan yapı ve numaralandırma fonksiyonunu içerir. İkinci katman (Layer 2):.NET sınıflarını içerir. 7
8 Şekil 3:Program için gerekli EmguCV Kütüphaneleri 3.2.OpenCV OpenCV (Open Source Computer Vision Library) Windows, Linux, Mac OS X, PSP (PlayStation Portable) platformları üzerinde çalışabilen, C diliyle yazılmış, gerçek zamanlı bilgisayarla görme (real time computer vision) ve görüntü işleme (image processing) uygulamaları için kullanılabilen, açık kaynak kodlu bir Bilgisayarla Görme kütüphanesidir. Intel tarafından geliştirilmiştir, Willow Garage tarafından desteklenmektedir. İçerdiği fonksiyonların bir çoğu platform bağımsız olarak çalışır. 2.0 versiyonundan itibaren, C arayüzüne ek olarak C++ arayüzü de eklenmiş. Akademik ve ticari kullanımı ücretsizdir. Günümüzde, OpenCV içerisindeki bilgisayarla görme ve görüntü işleme algoritmaları kullanılarak; İnsan-Bilgisayar Etkileşimi (Human-Computer Interaction HCI) 8
Nesne Kimliklendirme, Bölümleme ve Tanıma (Object Identification, Segmentation and Recognition) Yüz Tanıma (Face Recognition) İşaret Dili Tanıma (Gesture Recognition) Hareket Yakalama, Algılama ve Takibi (Motion Tracking, Ego Motion, Motion Understanding) Çiftli ve Çoklu Kamera Kalibrasyonu ve Derinlik Hesaplama (Stereo and Multi- Camera Calibration and Depth Computation) Hareketli Robot Teknolojileri (Mobile Robotics) 9 uygulamaları geliştirilmektedir. 4.YÜZ TANIMA SİSTEMİ 4.1.Program Hakkında Çalışmamızda EmguCv ve OpenCv kütüphanelerinden yararlanıldı. Programımız Visual Studio 2012 kullanarak C# tabanında geliştirildi. Veritabanı olarak da MySql kullanıldı. Yüz tanıma sistemi; yüzün karakteristik özelliklerini analiz ederek, farklı noktalar ve bölgeler arasında biyometrik ölçümler yaparak veritabanı ile karşılaştırma yapar ve kişiyi tanımlar. 4.2 Amacı Yüz tanıma sisteminin amacı; veritabanımızda mevcut olan yüzlere ait bir takım karakteristik ve özelliklerin sistem tarafından otomatik olarak yakalanmasına ve karşılaştırılmasına dayanmaktadır. Bu teknolojide istenilen en önemli özellik uygulandığı alanda, arzu edilen güvenliği kimsede stres oluşturmadan veya kimseye rahatsızlık yaşatmadan sağlamaktır. Dolayısıyla bireyler olağan aktivitelerini sürdürürken kendileri ile ilgili güvenlik araştırması yapılabilecek ve herhangi bir rahatsızlık oluşmayacaktır. 4.3 Hedefler Video görüntülerinden otomatik olarak insan yüzlerini yakalama ve takip olanağı sunacak, Kalabalık alanlarda birden fazla yüzü aynı anda yakalama ve takip imkanı sunacak, Kameralı güvenlik sistemleri ile entegrasyonu kolaylıkla sağlanacaktır.aranılan kişi bulunduğu anda kamera monitörlerinde görüntüleme özelliğine sahip olacak, Bilgisayardaki fotoğraf ile veritabanından sisteme kişi kaydı yapabilecektir. Güvenliği tam sağlamak için uygulanabilecek yerler; Personel devam kontrol sistemi, Erişim kontrol-geçiş kontrol sistemi, Yemekhane kontrol sistemi, Üye takip sistemi, Öğrenci takip sistemi, 9
Eğitim kuruluşları, Kamu kurum ve kuruluşları, 5.PROGRAM ARAYÜZLERİ 10 5.1 KULLANICI ADI SEÇİMİ Resim1 : Kullanıcı Adı Seçme İşlemi Sisteme giriş yapmak isteyen kullanıcı yukarıda görüldüğü gibi kullanıcı adını seçebilir. 10
11 5.2 SİSTEME GİRİŞ Resim2 : Sisteme Giriş Veritabanına kayıtlı olan kullanıcı, kullanıcı adı ve şifresiyle sisteme giriş yapmaya çalışır. Kullanıcı adı ve şifre veritabanındakiyle uyuştuğunda sisteme başarılı bir şekilde giriş yapmış olur. 11
12 5.3 ANASAYFA Resim3 : Anasayfa Kullanıcı sisteme giriş yaptıktan sonra anasayfa ekranına geçiş yapmış olur. Yapmak istediği işleme göre yukarıdaki sekmelere tıklayarak işlem yapacağı sayfayı açar. 12
13 5.4. KAYITLI ÖĞRENCİNİN TEKRAR KAYDEDİLMEYE ÇALIŞILMASI Resim4 : Kayıtlı Öğrenicinin Tekrar Kaydedilmeye Çalışılması Kişinin yüzünün tanınabilmesi için öncelikle veritabanında kayıtlı olması gerekmektedir. Kaydedilmeye çalışılan öğrenci veritabanında zaten kayıtlısa yukarıdaki gibi uyarı ekranıyla karşılaşılacaktır. 13
14 5.5. YENİ ÖĞRENCİ KAYDI Resim5 :Yeni Öğrenci Kaydı Öğrenci sisteme ilk kez kaydediliyorsa, kullanıcı öğrencinin bilgilerini yukarıdaki ekranda olduğu gibi kaydetmelidir. 14
15 5.6. KAYDEDİLEN ÖĞRENCİ İÇİN YÜZ EKLEME İŞLEMİ Resim 6: Kaydedilen Öğrenci İçin Yüz Ekleme Bilgileri veritabanına kaydelilen öğrencinin verilerine, yüzünün tanıması için resim eklenmek istenirse, öğrenci kaydı ekranında Yüz Ekle butonuna tıklanarak o öğrencinin numarası otomatik olarak yukarıdaki gibi, yüz tanıma ekranına getirilir. Ve öğrenci numarasına göre yeni resimler veritabanına eklenebilir.yüz ekleme işlemini gerçekleştirmek için anasayfada Yüz Tanıma sekmesine de tıklananıp sayfanın açılması sağlanabilir. 15
16 NOT : Resim 7 : Öğrenci Numarası Olmadan Yüz Eklenmesi Sisteme kayıtlı bir öğrenci numarası girilmeden yüz eklenmeye çalışılırsa yukarıdaki ekranla karşılaşılmaktadır. Yani yüz ekleme işleminin gerçekleşmesi için kayıtlı bir öğrenci numarasının girilmesi gerekmektedir. 16
17 5.7. YÜZ ALGILAMA VE TANIMA Resim 8 : Yüz Algılama ve Tanıma Kullanıcı tarafından veritabanında kayıtlı olan diğer öğrencilerin bilgilerine başka resimler eklenmek istendiğinde, Algıla ve Tanı butonuna basılır ve kameranın açılıp yüzün algılanması sağlanır. Algılanan yüz, yazılan öğrenci numarasının bilgileri arasına Yüz Ekle butonuna basılarak yukarıdaki gibi kaydedilir. Kaydelilen öğrencinin öğrenci numarasından, hangi bölüm olduğu, okula hangi yıl kayıt olduğu ve öğrenim türü otomatik olarak tanınır ve kamera kişinin yüzünü algıladıkça öğrencinin ismiyle birlikte bu bilgiler yukarıdaki gibi otomatik görüntülenir. Eğer başka öğrenci kaydetmek istenirse Öğrenci Kaydet butonuna tıklayarak Yeni Öğrenci Kaydı ekranının açılması sağlanabilir. 17
18 Resim 9: Kayıtlı Yüzün Tanınması Kayıtlı olan yüz artık, yukarıdaki gibi kameradan tanınmaktadır ve bilgileri otomatik olarak görüntülenmektedir. 18
19 5.8. MEVCUT KAYITLARIN LİSTELENMESİ Resim10 : Mevcut Kayıtların Listelenmesi Sayfası Kullanıcı, anasayfada Mevcut Kayıtlar Listesi sekmesine ya da yüz tanıma ekranında Kayıtları Listele butonuna tıklayarak mevcut kayıtlarının listesinin bulunduğu Kayıtlar ekranını açabilir. Listede üzerine tıklanan ismin kayıtlı resimleri yukarıdaki gibi görüntülenmektedir. 19
20 5.9.KAYITLARI GÜNCELLEME Resim11: Kayıt Güncelleme Liste üzerinde öğrenci no ve ad soyad üzerinde de değişiklik yapılabilir. Kullanıcı değişiklik yapmak istediği öğrencinin bilgilerine tıklayarak değiştirebilir ve Güncelle butonuna tıklayarak bu bilgiler güncelleyebilir. 20
21 5.10. KAYIT ARAMA Resim12 : Kayıt Arama Kayıtların listelenmesi işlemini yukarıdaki gibi filtreleme yaparak gerçekleştirebiliriz. İstediğimiz isimdeki öğrencilerin görüntülenmesi sağlanabilir. 21
22 5.11.KAYITLARIN SİLİNMESİ Resim13 : Silinecek Kaydın Seçilmesi Listede üzerine tıklanarak seçilen öğrenci, veritabanından silinmek istenirse Silme butonuna basılarak silinebilir. 22
23 Resim14: Kayıtların Silinmesi Öğrenci başarıyla silindiğinde yukarıdaki mesaj kutusuyla karşılaşılacaktır. Resim15 : Silinecek Resmin Seçilmesi 23
24 Eğer öğrenciye ait herhangi bir resim silinmek istenirse, resme tıklanarak Resmi Sil butonuna basılabilir. Resim16 : Resmin Silinmesi Resim başarıyla silindiğinde yukarıdaki mesaj kutusuyla karşılaşılacaktır. 24
25 6.TESTLER VE SONUÇLARI 6.1. Kayıtlı Resim Sayısının Yüz Tanımaya Etkisi : Yapılan testlerde veritabanına 10 kişi eklendi. Eklenen kişilerin herbirinin verilerine 10 farklı yüz resmi eklendi. Bu 10 kişiden 8 kişinin doğru tanındığı gözlenmiştir. Resim17 : Kayıtlı Resim Sayısının Yüz Tanımaya Etkisi 1 Yapılan testler sonucunda 10 kişinin veritabanınına kayıtlı eğitim verisi 20 tane olduğunda ise 10 kişinin de doğru tanındığı gözlenmiştir. 25
26 Resim18 : Kayıtlı Resim Sayısının Yüz Tanımaya Etkisi 2 Resim19 : Kayıtlı Resim Sayısının Yüz Tanımaya Etkisi 3 26
27 Resim20 : Kayıtlı Resim Sayısının Yüz Tanımaya Etkisi 4 Sonuç : Veritabanına kayıtlı eğitim verisi ne kadar artarsa sistemin yüzü tanıma oranı o kadar yükselmektedir. 27
28 6.2. Gözlük Kullanımının Yüz Algılamaya ve Tanımaya Etkisi Resim21 : Gözlük Kullanımının Yüz Algılamaya Ve Tanımaya Etkisi 1 Resim22 : Gözlük Kullanımının Yüz Algılamaya Ve Tanımaya Etkisi 2 28
29 Resim23: Gözlük Kullanımının Yüz Algılamaya Ve Tanımaya Etkisi 3 Sonuç : Yapılan testlerde veritabanına 10 kişi eklendi ve bu 10 kişiye ait 20 gözlüklü yüz resmi eklendi.sonuçlara göre 10 kişiden 9 kişinin algılandığı ve tanındığı gözlenmiştir. Bu 9 kişiden de 7 kişinin doğru tanındığı görülmüştür. 29
6.3.Gözün Algılanmamasının Yüz Algılamaya ve Tanımaya Etkisi : 30 Resim24 : Gözün Algılanmamasının Yüz Algılamaya ve Tanımaya Etkisi Sonuç : Sistemde göz algılanmadığında, yüz algılanmamaktadır. Bundan dolayı yüz tanıma işlemi gerçekleşmemektedir. Yüz algılama ve tanıma işleminin gerçekleşmesi için gözün algılanması şarttır. 6.4. Ortam Işığının Yüz Algılamaya ve Tanımaya Etkisi Güneş Işığında : Resim 25: Ortam Işığının Yüz Algılamaya ve Tanımaya Etkisi(Güneş Işığında) 30
Perdeler Kapalıyken : 31 Resim 26: Ortam Işığının Yüz Algılamaya ve Tanımaya Etkisi(Perdeler Kapalıyken) Sonuç : Yapılan testlerde 10 kişinin ilk önce yüksek ışık ortamında veritabanına eğitim verisi olarak 20 tane resmi eklendi, daha sonra perdeler kapalıyken 10 kişinin 20 tane resmi veritabanına eklendi. Sonuçlara göre yüksek ışık ortamında 10 kişiden 9 unun tanındığı, bu 9 kişiden de 8 inin doğru tanındığı görülmüştür. Düşük ışık ortamında doğru tanınan yüz sayısı 6 ya düşmüştür. 31
6.5 Fotoğraftan Yüz Algılama ve Tanıma : 32 Resim 27: Fotoğraftan Yüz Algılama ve Tanıma Sonuç : Sisteme vesikalık fotoğraf gösterildiğinde ilk olarak yüz algılanmakta, ardından program veritabanıyla karşılaştırma yaparak vesikalıktaki yüzü tanımaktadır. Yapılan testlerde veritabanına eklenen kişiye ait yüz resimlerine bakılarak, 10 kişiden 8 inin yüzünün doğru tanındığı görülmüştür. 32
33 6.6.Test Sonuçları 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Toplam Kişi Sayısı Yüzü Algılanan Kişi Sayısı Yüzü Algılanmayan Kişi Sayısı Tablo 1: Yüz Algılamayı Etkileyen Faktörler 33
10 34 9 8 7 6 5 4 3 Toplam Kişi Sayısı Yüzü Tanınan Kişi Sayısı Doğru Tanınan Kişi Sayısı 2 1 0 Gözlük Kullanımının YüzTanımaya Etkisi Fotoğraftan Yüz Tanıma Yüksek Ortam Işığının YüzTanımaya Etkisi Kayıtlı Veri Sayısının Yüz Tanımaya Etkisi Tablo 3: Yüz Tanımayı Etkileyen Faktörler Bu çalışmada bir yüz tanıma sistemi geliştirilmeye amaçlanmıştır. Geliştirdiğimiz uygulama normal şartlar altında iyi sonuçlar vermesine rağmen ışık miktarının değişmesi veya yüzdeki bir aksesuar gibi faktörler tanıma işlemini etkilemektedir. Sisteminde eğitim verisinin arttırılması da sonuçları iyileştirdiği görülmektedir. Fakat, eğitim verisinin artması depolanan yüz sayısını ve algoritmadaki karşılaştırma sayısını arttırmaktadır. Gelecekte, depolanan verinin tutulma şekli ve karşılaştırma algoritmaları üzerine çalışmalar yapılabilir. 7.KAYNAKLAR http://www.belgeler.com/blg/17re/yapay-zeka-uygulamalari-yz-tanima-applications-of-artificialintelligence-ai-identification-of-face http://www.codeproject.com/articles/239849/multiple-face-detection-and-recognition-in-real-ti http://stackoverflow.com/questions/12902457/face-detect-and-recognize http://web.firat.edu.tr/icits2011/papers/27856.pdf http://fewtutorials.bravesites.com/ http://www.facedetection.com/ http://www.codeproject.com/ http://ube.ege.edu.tr/~cinsdiki/ubi521/chapter-1/cinsdikici-neural-net-giris.pdf http://www.belgeler.com/blg/m0q/zyz-kullanilarak-yz-tanima-face-recognition-using-eigenfaces, http://ab.org.tr/ab09/kitap/samli_yuksel_ab09.pdf 34
http://www.emgu.com/wiki/index.php/main_page http://opencv.org/ http://opencv.willowgarage.com/wiki/ http://organikyazilimblogu.blogspot.com/2010/05/c-ile-yuz-bulma-ve-tanma.html www.goruntuisleme.org/tez/kubilay.doc http://www.ahmetkakici.com/genel/biyometrik-tanima-sistemleri/ 35 35