Yapay sinir ağı tabanlı görüntü sınıflandırma tekniği ile X-ray tarama görüntülerinden usb bellek içerenlerin sınıflandırılması
Classification of X-ray scan images containing usb memory byartificial neural network-based image classification technique
Yazar: ALİ HACIHAMZAOĞLU
Danışman: PROF. DR. İSMAİL HAKKI ÇAVDAR
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
X-ray tarama teknolojisinin gelişmesi ve yaygınlaşması sonucunda, üretilen
görüntülerin sayısı da aynı oranda artmaktadır. X-ray tarama sistemleri tıptan endüstriye
birçok alanda kullanıldığı gibi güvenlik alanında sıklıkla tercih edilmektedir. Gelişen
teknoloji ile yüksek çözünürlüklü görüntü üretme kapasitesine sahip yeni nesil X-ray
cihazları güvenlik alanında, potansiyel tehditlerin tespiti konusunda hayati önem
taşımaktadır. Ancak kullanım esnasında hızlı tarama yapabilen bu cihazların ürettiği
görüntülerinde kullanıcılar tarafından hızlı bir şekilde analiz edilmesi gerekmektedir.
Özellikle veri güvenliğini tehdit eden USB Bellek gibi küçük cihazların hızlı bir şekilde Xray görüntülerinden tespiti bir sorun oluşturmaktadır. Bu çalışma, derin öğrenme tabanlı
sınıflandırma yöntemleri ile tarama görüntülerinde USB bellek olup olmadığını tespit etmeyi
amaçlamaktadır. Bu kapsamda, X-Ray tarama sistemleriyle 1217 adet USB Bellek içeren ve
içermeyen veri oluşturulmuştur. Oluşturulan veri seti Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) tabanlı
derin öğrenme mimarisine sahip 8 farklı model ile eğitilmiştir. Yapılan eğitim sonucunda
(%93) başarı oranı ile en yüksek genel doğruluk değerine ResNet50V2 modeli ile ulaşılırken,
ResNet50 modeli ile en düşük (%67) genel doğruluk değeri elde edilmiştir.
Anahtar Sözcükler: X-ray, Tarama Sistemleri, Yapay Zekâ, Yapay Sinir Ağları, USB bellek,
ESA

Abstract:
As a result of the development and widespread use of X-ray scanning technology,
the number of images produced is increasing at the same rate. X-ray scanning systems are
used in many fields from medicine to industry and are frequently preferred in the field of
security. New generation X-ray devices, which have the capacity to produce high resolution
images with the developing technology, are of vital importance in the detection of potential
threats in the field of security. However, the images produced by these devices, which can
scan quickly during use, need to be quickly analyzed by the users. The rapid detection of
small devices such as USB memory sticks, which threaten data security, from X-ray images
poses a problem. This study aims to detect whether there is USB memory in scan images
with deep learning-based classification methods. In this context, data with or without 1217
USB sticks were created with X-Ray scanning systems. The created data set is trained with
8 different models with Convolutional Neural Networks (CNN) based deep learning
architecture. As a result of the training, the ResNet50V2 model achieved the highest overall
accuracy with a success rate (93%), while the lowest (67%) overall accuracy value was
obtained with the ResNet50 model.
Keywords: X-ray, Scanning Systems, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks,
USB Memory, CNN