Gerçek zamanlı yüz tanıma sistemi tabanlı güvenlik geçiş sistemi tasarımı
Real time face recognition system based security access system design
Yazar: FATİH ÇAVDARCI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA ÖZGE ONUR
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Yüz tanıma = Face recognition

Özet:
Biyometrik uygulamalar günümüzde birçok alanda sıklıkla kullanılmaktadır. Bu alanların başında güvenlik geçiş sistemleri gelmektedir. Bu sistemler her ne kadar farklı ihtiyaçlar için kullanılsa da temelde güvenlik ihtiyacının karşılanması amacıyla tercih edilmekte ve kişinin doğru bir şekilde tanınması işlemi olarak düşünülmektedir. Güvenlik geçiş sistemleri bankacılık, savunma, haberleşme başta olmak üzere birçok alanda oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır.  Yüz, parmak izi, avuç içi, retina ve ses gibi kişiye özgü ve değişmez olarak kabul edilen biyometrik özellikler güvenlik gereksinimi açısından esas kaynak olarak kabul edilmektedir. Biyometrik özellikler içerisinde yaygın olarak tercih edilen yüz tanıma teknolojisinin en büyük avantajı ise temassız ve birçok sistemde rahatlıkla uygulanabilir olmasıdır. Ancak, yüz tanıma sisteminin sıklıkla karşılaştığı bazı sorunlar bulunmaktadır. Bunların başında ışığın durumu, pozların farklı açılarda olması, yüzdeki duygu ve mimik farklılıkları, yaşlanmanın getirdiği değişim, sakal-bıyık-gözlük-şapka gibi engeller yer almaktadır.
Bu tez çalışmasında gerçek zamanlı yüz tanıma sisteminin güvenlik geçiş sistemlerinde uygulanması, geleneksel-modern yüz tanıma algoritmalarının karşılaştırılması ve avantaj-dezavantajları incelenmiştir. Geleneksel yöntem olarak temel bileşen analizi (TBA) ve modern yöntem olarak evrişimli sinir ağı (ESA) modeli kullanılmıştır. Ayrıca merkezden ve iki farklı açıdan gerçek zamanlı görüntü alınarak sistem performansı incelenmiştir.
Donanımsal olarak eş zamanlı görüntü alınan merkez, açısal sağ ve sol kameralarla gerçekleştirilen yüz tanıma sistemi uygulamasında ESA modelinin, TBA modeli ile kıyaslandığında daha yüksek doğruluk oranına sahip olduğu görülmüştür. Ayrıca yapılan uygulamada, merkez kameradan alınan verilerle eğitilen TBA ve ESA modellerinin açısal kameralarla test edildiğinde doğruluk oranlarının çarpıcı bir biçimde düştüğü tespit edilmiştir. Bu oranlar TBA'da açısal sağ/sol %32.27 / %34.88 iken ESA'da %49.01/%48.78 olarak elde edilmiştir. Merkez kameradan alınan verilerle eğitilen modeller, açısal kamera görüntülerinin de yer aldığı karma görüntülerle test edildiğinde doğruluk oranı da artmıştır. Ayrıca karma olarak tüm kameralardan alınan verilerle eğitilen modellerin test sonuçlarında ise açısal kamera görüntüleri de dahil olmak üzere tüm test verilerinde doğruluk sonuçlarının daha kararlı ve yüksek olduğu görülmüştür. Karma kamera görüntüleri için bu oranlar TBA'da %71.07 iken ESA'da %92.52 olarak bulunmuştur. Elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde, güvenlik geçiş sistemlerinde kullanılan yüz tanıma uygulamalarında sadece merkezden değil eş zamanlı olarak açısal kameralar kullanılarak görüntü alınmasının başarımı artırdığı görülmüştür.

Abstract:
Biometric applications are frequently used in many areas today. Security access systems are one of the most important areas. Although these systems are utilized for different needs, they are basically used to meet the need for security and should be considered as the process of accurately identifying the person. Security access systems are widely used in many areas, especially banking, defense and communications. Biometric features, such as face, fingerprint, palm, retina and voice, which are considered unique and immutable, are considered the main source of security requirements. The biggest advantage of facial recognition technology, which is widely preferred among biometric features, is that it is contactless and can be easily applied in many systems. However, there are some problems that face recognition systems frequently encountered. Chief among these are obstacles such as the condition of the light, poses at different angles, differences in facial emotions and facial expressions, changes brought about by aging, and beard-moustache-glasses-hat.
In this thesis study, the application of real-time facial recognition system in security access systems, comparison of traditional and modern facial recognition algorithms, and their advantages and disadvantages were examined. Principal component analysis (PCA) was used as the traditional method and convolutional neural network (CNN) model was used as the modern method. Additionally, system performance was examined by taking real-time images from the center and from two different angles.
In the implemented face recognition system application, which is carried out with the center, angular right and left cameras take simultaneous images in hardware, it was observed that the CNN model had a higher accuracy rate compared to the PCA model. In addition, when the PCA and CNN models trained with data taken from the central camera were tested with angular cameras, it was observed that the accuracy rates decreased dramatically in the application. While these rates were 32.27% / 34.88% for angular right/left in PCA, they were found to be 49.01% / 48.78% in CNN. When the models trained with data taken from the central camera were tested with mixed images including angular camera images, the accuracy rate also increased. In addition, the test results of the models trained with data taken from all cameras in a mixed manner were seen to be more stable and higher in all test data, including angular camera images. For mixed camera images, these rates were found to be 71.07% in PCA and 92.52% in CNN. When the results obtained were evaluated, it was seen that taking images not only from the center but also simultaneously using angular cameras increased the performance in facial recognition applications used in security access systems.