Raspberry Pi ile gerçek zamanlı yüz tanıma ve kontrol sistemi
Real time face recognition and control system with Raspberry Pi
Yazar: EEVIR ABDULQADER RASHID RASHID
Danışman: PROF. DR. CEMİL SUNGUR
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde artan terör, hırsızlık, gasp olayları gibi toplum dinamiklerini bozan etkenlerde
kişisel kimliklerin hızlı ve otomatik bir şekilde belirlenmesi önemli hale gelmiştir. Kişisel özelliklerin
tanımlanmasında yüz, parmak izi, damar tanıma sistemleri gibi kişiye özel özelliklerin belirlenebildiği
biyometrik tanıma sistemleri ön plana çıkmaktadır. Bu sistemler sayesinde gümrük kapıları, bankalar,
resmi daireler gibi yoğun kalabalığın olduğu ve güvenliğin önplanda tutulduğu kurumlarda şüpheli
kişilere hızlı müdahaleler yapılabilmektedir. Bu tez çalışmasında Raspberry Pi tabanlı bir kamera sistemi
kullanılarak, yüz tanımanın yapıldığı kişisel bir güvenlik sistemi tasarlanmıştır. Raspberry Pi kamera,
hafıza kartı, monitör, klavye ve benzeri çevre birimlerinin bağlanabildiği mikroişlemci tabanlı bir mini
bilgisayardır. Bu çevre birimlerinin pratik bir şekilde kullanımına imkân verdiği için Raspberry Pi
platformu kullanılmıştır. Platform üzerinde veritabanı olarak kullanılan Microsoft Azure sistemine birçok
yüz verisi kaydedilerek, Raspberry Pi kamerası ile alınan yüzlerin karşılaştırılması yapılmıştır. Eşleşen
yüzlerin doğruluğu bazı istatistiksel metotlar kullanılarak, kişinin beyaz listede olup olmadığı
belirlenmiştir. İstatistiksel karşılaştırma sonucuna göre eşleşen özellikler %50 ve üzerinde ise kapının
açılması diğer durumlarda kapının kapalı kaldığı bir elektromekanik sistem tasarlanmıştır. Tasarlanan bu
sistemde, belirlenen alana giriş yapmak isteyen kişilerin kimliğini belirleyip bu sonuca göre kapı kilidini
açıp-kapatan bir mekanizmanın yazılım ve donanımı gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen bu sistemde yapılan
deneysel çalışmalarda büyük oranda başarı sağlanmıştır.

Abstract:
Nowadays, it has become important to determine the personal identities quickly and automatically in the
factors that disrupt the social dynamics such as increasing terror, theft and extortion. Biometric
identification systems, such as face, fingerprint, vein recognition systems, etc., can be used to identify
personal characteristics. Thanks to these systems, it is possible to quickly intervene in suspicious persons
where there is a dense crowd, such as customs gates, banks, government offices, and institutions where
security is held in the foreground. In this thesis study, a security system was designed using a Raspberry
Pi based camera system to enable personal face recognition. Raspberry Pi, is a mini computer
microprocessor-based to which a camera, memory card, monitor, keyboard and similar peripherals can be
connected. The Raspberry Pi platform was used because this environment allows the units to be used in a
practical way. On the platform, hundreds of data were saved to the Microsoft Azure system used as the
database, and the Raspberry Pi compares the faces were taken by the camera with the data that saved
earlier in the database. The accuracy of matching faces was determined using some statistical methods to
determine whether the person was in the white list or not. According to the statistical comparison result,
an electromechanical system is designed which can be turned on and off according to the achievement of
50% and above. This system, which is designed to detect unknown persons and to use a mechanism that
can be turned on and off according to this result, offers a solution with a high performance with face
recognition using a mini computer. This system, which is designed to detect unknown persons and to use
a mechanism that can be turned on and off the doors' lock according to the obtained result and offers a
solution with a high performance using face recognition and a mini computer.