Sığırlarda retina biyometrisi ile görüntü işleme tabanlı kimliklendirme ve tanıma
Image processing-based identification and recognition in cattle using retinal biometrics
Yazar: MUHAMMED AKYÜZLÜ
Danışman: DOÇ. DR. PINAR CİHAN ; DOÇ. DR. AHMET SAYGILI
Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez, geleneksel kimliklendirme yöntemlerinin sığırlarda enfeksiyon, ağrı ve kimlik kaybı gibi zarar verici etkilerine çözüm getirmek amacıyla sığır retina tabanlı kimliklendirme ve tanıma sistemi geliştirmektedir. Çalışmada hem klasik görüntü işleme hem de derin öğrenme yöntemleri kullanılarak geniş bir veri seti oluşturulmuş ve işlenmiştir. İlk olarak, 300 sığırdan 2460 retina görüntüsü toplanmıştır. Klasik yöntemler çerçevesinde yeşil kanal seçimi, CLAHE histogram eşitleme, morfolojik işlemler, görüntü çıkarımı ve gürültü filtreleme uygulanmış; retinal damar segmentasyonu için Bulanık C-Ortalamalar, K-Ortalamalar ve Level-Set yöntemleri kullanılmıştır. Öznitelik çıkarımı aşamasında BRISK, FAST, HARRIS, SIFT ve SURF tekniklerinin performansları değerlendirilmiştir. Klasik yöntemlere dayalı kimliklendirme sisteminde K-Ortalamalar + SIFT kombinasyonuyla %95.6 doğruluk oranına ulaşılmış; tanıma aşamasında ise Level-Set + SIFT yaklaşımıyla %87.9 doğruluk elde edilmiştir. Derin öğrenme tabanlı yöntemlerde U-Net, SA-UNet ve UNet++ modelleri elle etiketlenmiş görüntüler ve veri artırma teknikleri ile eğitilmiştir. Özellikle U-Net modeli, retina damar segmentasyonunda %97.4 doğrulama başarısıyla öne çıkmıştır. U-Net tabanlı tanıma sisteminde de HARRIS öznitelik çıkarma yöntemiyle %88.6 doğruluk elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, retinal görüntülerden kimliklendirme ve tanıma işlemlerinin başarıyla gerçekleştirilebileceğini; derin öğrenme tabanlı yaklaşımların klasik yöntemlere kıyasla daha yüksek doğruluk ve güvenilirlik sağladığını ortaya koymaktadır. Bu yaklaşımın, sığır hırsızlığı ve kimlik hilelerini engelleyerek hayvanların zarar görmesini önlemede etkili bir yöntem olduğu sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Retina Kimliklendirme, Hayvan Tanıma, Derin Öğrenme, Görüntü İşleme, SIFT, SURF, U-Net, SA-UNet, UNet++

Abstract:
This thesis aims to develop a cattle retina-based identification and recognition system to address the harmful effects of conventional identification methods on cattle, such as infection, pain, and identity loss. A large dataset was collected and processed using both classical image processing and deep learning methods. Initially, 2,460 retina images were acquired from 300 cattle. Within the scope of classical methods, green channel selection, CLAHE histogram equalization, morphological operations, image subtraction, and noise filtering were applied. Fuzzy C-Means, K-Means, and Level-Set methods were employed for retinal vessel segmentation. The performance of BRISK, FAST, HARRIS, SIFT, and SURF techniques was evaluated for feature extraction. In the classical-method-based identification system, a combination of K-Means and SIFT achieved an accuracy of 95.6%, while in the recognition phase, the Level-Set + SIFT approach reached 87.9% accuracy. For deep learning-based methods, the U-Net, SA-UNet, and UNet++ models were trained using manually annotated images and data augmentation techniques. U-Net, in particular, stood out with a 97.4% validation accuracy in retinal vessel segmentation. Furthermore, the U-Net-based recognition system attained an 88.64% accuracy using the HARRIS feature extraction method. The results demonstrate that identification and recognition tasks can be successfully carried out using retinal images, and that deep learning-based approaches offer higher accuracy and reliability compared to classical methods. It is concluded that this approach can effectively prevent cattle theft and identity fraud, thereby reducing harm to the animals.

Keywords: Retinal Identification, Animal Recognition, Deep Learning, Image Processing, SIFT, SURF, U-Net, SA-UNet, UNet++