Obje tanıma için yeni bir CNN modeli
A new CNN model for object detection
Yazar: GUNEL JABBARLI
Danışman: DOÇ. DR. MURAT KURT
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı / Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Görsel nesne tanıma = Visual object recognition

Özet:
Objelerin doğru bir şekilde tanınması, yapay zeka, görüntü işleme ve nesne algılama alanlarında büyük öneme sahip olan bir konudur. Objelerin tanınması, gerçek dünyadaki görüntülerin analiz edilerek, içerisinde bulunan objelerin sınıflandırılması ve tanımlanması işlemidir. Bu süreç, genellikle bir görüntü üzerindeki özniteliklerin çıkarılması, sınıflandırıcı algoritmaların kullanılması ve sonuçların doğru şekilde yorumlanmasıyla gerçekleştirilir. Objelerin doğru bir şekilde tanınması, birçok farklı zorlukla karşılaşabilir. Örneğin, değişen ışık koşulları, nesnelerin farklı açılardan görünmesi, benzer görünen nesnelerin ayrımı gibi faktörler, tanıma performansını etkileyebilir ve ayrıca, görüntülerdeki arka plan karmaşıklığı, örtülme durumları ve perspektif değişimleri de doğru tanımayı zorlaştırabilir. Bu zorluklara rağmen, obje tanıma alanında önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. Derin öğrenme algoritmaları, özellikle de Evrişimsel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks, CNN), obje tanıma performansını önemli ölçüde artırmıştır.
Bu tez çalışması, Fake-Vs-Real-Faces (Hard) ve 140k Real and Fake Faces veri setlerini kullanarak görüntü işleme tabanlı obje tanıma üzerine odaklanmaktadır. Her iki veri seti, gerçek ve sahte yüz görüntülerini barındıran iki sınıftan oluşmaktadır. Çalışmada bu görüntüleri kullanarak yüz tanıma işlemini gerçekleştirmek için derin öğrenme modelleri geliştirilmiştir. Ayrıca, her iki veri seti için 8 farklı önceden eğitilmiş Evrişimsel Sinir Ağı mimarisi üzerinde deneme yapılmış ve sonuçlar yeni geliştirilen modeller ile karşılaştırılmıştır. Veri setinin yalnızca yüz görüntülerinden oluşmasına rağmen geliştirilen modeller diğer iki sınıflı obje tanıma problemlerinde de kullanılabilmektedir.

Anahtar sözcükler: Obje Tanıma, Derin Öğrenme, Görüntü İşleme, Evrişimsel Sinir Ağları, Önceden Eğitilmiş Derin Ağlar

Abstract:
Accurate recognition of objects is an issue of great importance in the fields of artificial intelligence, image processing and object detection. Recognition of objects is the process of classifying and defining the objects in it by analyzing real-world images. This process is usually accomplished by extracting features from an image, using classifier algorithms, and correctly interpreting the results. Recognizing objects correctly can encounter many different challenges. For example, factors such as changing lighting conditions, seeing objects from different angles, distinguishing similar looking objects can affect recognition performance, and background complexity, occlusion scenarios and perspective changes in images can make accurate recognition difficult. Despite these difficulties, significant progress has been made in the field of object recognition. Deep learning algorithms, especially Convolutional Neural Networks, have significantly improved object recognition performance.
This thesis focuses on image processing-based object recognition using Fake-Vs-Real-Faces (Hard) and 140k Real and Fake Faces datasets. Both datasets con-sist of two classes containing real and fake face images. In the study, deep learn-ing models were developed to perform face recognition using these images. Addi-tionally, 8 different pre-trained Convolutional Neural Network architectures were tested for both data sets and the results were compared with newly developed models. Although the data set consists only of face images, the developed models can also be used in other two-class object recognition problems. 

Keywords: Object Recognition, Deep Learning, İmage Processing, Convolutional Neural Networks, Pretrained Deep Neural Networks