COVID19 yayılımını azaltmak için yüz maskesinin evrişimsel sinir ağı modelleri ile tespiti
Detection of face mask with convolutional neural network models to reduce COVID19 spread
Yazar: ASLIHAN DAŞGIN
Danışman: DOÇ. DR. KEMAL ADEM ; DR. ÖĞR. ÜYESİ SERHAT KILIÇARSLAN
Aksaray Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems
Dizin: CNN = CNN ; COVID 19 = COVID 19 ; Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Maskeler = Masks ; Nesne tespiti = Object detection

Özet:
Son yıllarda hayatımızın gerçeği olan ve tüm dünya için pandemi haline gelen Covid-19'un 
gerekli tedbirlere sıkı şekilde uyulmadığı takdirde bulaşma oranı artmakta hatta varyantları 
bile ortaya çıkmaya başlamaktadır. Dünya Sağlık Örgütü tarafından yayınlanan ve alınması 
gerekli olan tedbirler alındıkça hastalıkla mücadele daha kolay hale gelebilmektedir. 
Tedbirlere uymanın zorluğu olsa da uymaya özen gösterildiği taktirde, hastalık ya daha hafif 
atlatılmakta ya da hastalığa kolayca yakalanılmamaktadır. Bu tedbirlerin en önemlilerinden 
birisi de kalabalık alanlarda maske kullanımına özen gösterilmesidir. Maske kullanımının 
önemi araştırmalarla desteklenmesinden sonra, bazı alışveriş merkezi, sağlık kuruluşları, 
okullar gibi kalabalık mekanlarda maske kullanımına yönelik denetimler başlamıştır. Ancak 
bu denetimleri bir insanın gerçekleştirmesi zor olduğundan günümüzde sıklıkla kullanılan 
derin öğrenme yöntemleriyle maske tespiti çalışmaları yapılmaya başlanmıştır. Bu tez
çalışmasında, transfer öğrenme tabanlı modeller kullanılarak maske tespiti 
gerçekleştirilmesi amaçlanmaktadır. Kaggle web sitesinde bulunan veri seti üzerinde
toplamda 906 görüntü ile DenseNet121, EfficientNetV2M, NasNetMobile, InceptionV3 ve 
VGG19 derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Deneysel değerlendirmeler sonucunda, en 
iyi başarı oranı olarak NasNetMobile modeliyle, %99.35 doğruluk, %99 kesinlik, %99 geri 
çağırma ve %99 f1 skorları elde edildiği görülmüştür.

Abstract:
In recent years, Covid-19, which has become a reality of our lives and has become a 
pandemic for the whole world, increases the rate of infection and even variants of it begin to 
appear if the necessary precautions are not strictly followed. As the measures published by 
WHO and necessary to be taken are taken, the fight against the disease may become easier. 
Although it is difficult to comply with the measures, if care is taken to comply, the disease 
is either milder or the disease is not easily caught. One of the most important of these 
measures is to pay attention to the use of masks in crowded areas. After the importance of 
mask use was supported by research, inspections for the use of masks in crowded places 
such as some shopping malls, health institutions and schools began. However, since it is 
difficult for a human to perform these inspections, mask detection studies have begun to be 
carried out with deep learning methods, which are frequently used today. In this thesis, it is 
aimed to perform mask detection using transfer learning based models. DenseNet121, 
EfficientNetV2M, NasNetMobile, InceptionV3 and VGG19 deep learning models were used 
with a total of 906 images with the data set available on the Kaggle website. As a result of 
the experimental evaluations, it was seen that the best success rate was obtained with the 
NasNetMobile model, with 99.35% accuracy, 99% precision, 99% recall and 99% f1 scores.