Derin öğrenme metotlarıyla eğitimde devam devamsızlık durumlarının yüz tespit sistemiyle kontrol edilmesi
Controlling educational attending situations by face detection by deep learning methods
Yazar: HÜDAVERDİ DEMİR
Danışman: DOÇ. DR. SERKAN SAVAŞ
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Gelişen teknoloji ile birlikte bilgisayarların donanımsal olarak çok güçlenmesi, işlemcilerin işlem yapabilme kapasitelerinin artması, günümüzde anlık ve gerçek zamanlı olarak alınan görüntülerin işlenmesini kolaylaştırmıştır. Yüz tanıma işlemleri de görüntü işleme alanındaki çalışmalardandır. Yüz tanıma işlemleri güvenlik uygulamalarında ve ticari amaçlı uygulamalarda sıklıkla kullanılmaktadır.
Özellikle son 20 yılda yapay zekâ (YZ) çalışmalarının göstermiş olduğu yüksek başarımlar, bu çalışmalarının pek çok farklı alana yayılmasına katkı sağlamıştır. Eğitim alanı da bunlardan biridir. Eğitimde YZ kullanmanın potansiyelleri ve avantajları; öğrenci, öğretmen ve kurum olmak üzere üç başlık altında toplanabilir. Kurumsal çalışmalardan bir tanesi de eğitim öğretim ortamlarının güvenliği ve eğitim öğretim süreçlerine otomasyon katkısı konuları olabilir. Buradan yola çıkarak bu çalışmada YZ alanının alt dallarından biri olan derin öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Derin öğrenme algoritmaları fazla miktarda veriye ve zamana ihtiyaç duyduğundan transfer öğrenimi önerilir. Transfer öğrenmesi, yüksek performans sağlayan derin öğrenme yönteminin, tasarımcının probleminin çözümüne aktarılması işlemidir. Bu tez çalışmasında transfer öğrenmesi için düşük kaynaklı cihazlarda kullanışlı dlib kütüphanesi kullanılmıştır. Görüntülerden nesne tespiti için görüntü işleme algoritmaları kullanılarak kameradan alınan görüntüler ile öğrencilerin eğitim kurumuna giriş kayıtlarının tutulması ve sınıf yoklamalarının gerçekleştirilmesi için bir öncü çalışma tasarlanmış ve başarıyla uygulanmıştır.

Abstract:
With the developing technology, computers have become more powerful in terms of hardware and the increase in the processing capacity of processors has facilitated the processing of images taken instantly and in real time. Face recognition is one of the studies in the field of image processing. Face recognition is frequently used in security and commercial applications.
The high achievements of artificial intelligence (AI) studies, especially in the last 20 years, have contributed to the spread of these studies to many different fields. Education is one of them. The potentials and advantages of using AI in education can be categorized under three headings: students, teachers and institutions. One of the institutional studies can be the security of educational environments and automation contribution to educational processes. Based on this, deep learning methods, one of the sub-branches of the field of AI, were used in this study. Since deep learning algorithms require large amounts of data and time, transfer learning is recommended. Transfer learning is the process of transferring the high performance deep learning method to the solution of the designer's problem. In this thesis, the dlib library, which is useful on low-resource devices, is used for transfer learning. Using image processing algorithms for object detection from images, a pioneering work has been designed and successfully implemented to keep the entrance records of students to the educational institution and to perform class attendance with the images taken from the camera.