Derin öğrenme ve geleneksel makine öğrenme teknikleri kullanılarak manda yüz tanıma modellerinin geliştirilmesi
Development of water buffalo face recognition models using deep learning and traditional machine learning techniques
Yazar: NİYAZİ HAYRULLAH TUVAY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ORHAN ERMETİN
Yozgat Bozok Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Tarım Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Ziraat = Agriculture
Dizin: Büyükbaş hayvanlar = Livestocks

Özet:
Bu çalışmada büyükbaş hayvanlarda geleneksel kimliklendirme yöntemlerine alternatif olarak;
yapay zekâ destekli otomatik bir yüz tanıma sistemi örneği geliştirilmiştir. Kullanılan modellerin
eğitimi için oluşturulan veri setinde Yozgat iline bağlı bir işletmede bulunan sekiz mandaya ait
yüz görüntüleri kullanılmıştır. Görüntüler farklı açılardan çekilerek ham veri seti
oluşturulmuştur. Ham veri seti, literatürde geçerli, yaygın olarak kullanılan bazı veri artırım
teknikleriyle artırılmış ve nihai olarak BUFFALO-22 ismiyle yeni bir veri seti oluşturulmuştur.
Çalışmada oluşturulan BUFFALO-22 veri setinin eğitiminde geleneksel yöntemlerin yanı sıra
modern yöntemler de işe koşularak sonuçları karşılaştırılmıştır. Geleneksel tarafta bazı ön işleme
yöntemleri ile işlenen görsellerden yaygın kullanılan öznitelik çıkarım teknikleri (Gri Seviye EşOluşum Matrisi ve Yerel İkili Desenler) kullanılarak istenilen öznitelikler çıkarılmıştır. 
Çıkarılan öznitelikler geleneksel sınıflandırıcı olarak Destek Vektör Makinesi kullanılarak
sınıflandırılmıştır. Yapılan testlerde LBP-HSV modeli ile %87.7'lik bir test doğruluğu elde
edilmiştir.
Diğer yandan modern yöntemler tarafında önceden eğitilmiş derin öğrenme modellerinden
InceptionV3 ve nesne tanıma gibi görüntü sınıflandırma görevlerinde yaygın olarak önerilen
derin öğrenme modeli YOLO'nun beşinci versiyonu olan YOLOv5 modeli kullanılmıştır.
Deneysel sonuçlar hem InceptionV3 gibi önceden eğitilmiş CNN sınıflandırıcılarının hem de
YOLOv5 gibi anlık tespit yaklaşımlarının hayvanlarda yüz tanımaya bağlı kimliklendirme
görevlerinde başarılı bir şekilde kullanılabileceğini kanıtlamıştır. Sonuçlara göre InceptionV3
yaklaşımı yüz tespitinde %98.5'lik bir ortalama test doğruluğu elde etmiştir. YOLOv5
algoritmasının eğitimi sonucu 0.98'lik bir kesinlik, 0.99'luk bir hassasiyet ve 0.99'luk bir mAP
değeri elde edilmiştir. Hem eğitim hem doğrulama hem de test doğruluk ölçütlerinin yanı sıra
diğer ölçütler, bu çalışmada kullanılan modellerin hayvan kimliklendirme görevleri için
rahatlıkla kullanılabileceği görüşünü desteklemiştir.
Yapılan çalışma sonucunda, hayvan kimliklendirmeye bağlı olarak verim denetimi, üreme, sağlık
ve refahın takibi, davranış analizi gibi birçok araştırmanın kolaylaşmasının yolunun açabileceği
de ön görülmektedir.

Abstract:
In this study, an artificial intelligence-supported automatic facial recognition system has been
developed as an alternative to traditional identification methods for large livestock. Facial images
of eight buffalos from a facility in the Yozgat province were used in the dataset created to train
the models. The images were captured from various angles to make the raw dataset. The raw
dataset was augmented using some commonly used augmentation techniques in the literature,
and ultimately, a new dataset named BUFFALO-22 was created.
In the study, the results were compared by employing both traditional and modern methods in
the training of the BUFFALO-22 dataset. On the traditional side, common feature extraction
techniques (Gray Level Co-occurrence Matrix and Local Binary Patterns) were utilized on
images pre-processed with certain techniques to extract the desired features. The extracted
features were classified using the Support Vector Machine as the traditional classifier. In the
conducted tests, a test accuracy of 87.7% was achieved with the LBP-HSV model.
On the other hand, in the realm of modern techniques, the YOLOv5 model, the fifth version of
the YOLO (You Only Look Once) deep learning model widely recommended for image
classification tasks such as object recognition, was employed alongside pre-trained deep learning
models like InceptionV3. Experimental results have demonstrated the successful utility of both
pre-trained CNN classifiers like InceptionV3 and real-time detection approaches like YOLOv5
in animal identification tasks based on facial recognition. According to the results, the
InceptionV3 approach achieved an average test accuracy of 98.5% in facial detection. Training
the YOLOv5 algorithm resulted in a precision of 0.98, a recall of 0.99, and a mean average
precision (mAP) value of 0.99. Furthermore, in addition to training, validation, and test accuracy
metrics, other criteria have also supported the notion that the models employed in this study can
be comfortably used for animal identification tasks.
The study suggests that animal identification may pave the way for the facilitation of various
research areas such as performance monitoring, reproduction, health and welfare tracking, and
behavior analysis.