Konvülasyonel sinir ağları kullanarak yüz maskesi tespiti
Face mask detection using convolutional neural networks
Yazar: MOHAMMED SAFAULDEEN DAWOOD AL-ABBASI
Danışman: PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Konvolüsyon = Convolution ; Maskeler = Masks ; Rastgele ormanlar = Random forests ; Sinir ağları = Nerve net

Özet:
Dünya Sağlık Örgütü, Covid-19'un yeni salgını nedeniyle dünyanın günümüzde yaşadığı
koşullar ışığında, Covid-19'un yayılmasını azaltmak için sosyal mesafeyi, yüz
maskelerini takmayı ve yüze dokunmaktan kaçınmayı tavsiye edilmektedir. Yüz maskesi
takmanın son dönemde büyük önem gösterdiği, bu kapsamda yüz tanıma sistemlerinin
maskeyi takan veya maskeyi tamamen takmayabilecek kişilerin tespitini doğrulaması
beklenmektedir. Covid-19'un bulaşmasını önlemeye yardımcı olmak için bir bilgisayarlı
görüş sistemi üzerinde çalışmıştır. Sistem bir yüz maskesi algılar ve maskeyi doğru
takmayan veya maskeyi tam veya maskesiz takmayan yüzlerden maske takan yüz
tanımaktadır. İnternetten veri kümesi tarafından test edilen modeller, kamu kullanımına
açık veri kümesi, bu veri kümesi üzerinde de birkaç araştırmacı tarafından çalışılmıştır.
Ve sonuç yüksek doğrulukta ve çok az sayıda yanlış görüntü tahminimiştir. Modeller
farklı yöntemlerle eğitilmiş, konvülasyonel sinir ağları (KSA-ConNNS) ayrı ayrı
eğitilmiş ve sonuçlar 96.19% doğrulukla kaydedilmiştir, ardından ConNN için çıkarılan
öznitelikler için sınıflandırıcı olarak destek vektör makinesi (DVM) kullanılmış ve
sonuçlar 96.11% doğrulukta bulunmuştur. Rastgele Orman (RO) ayrıca ConNN için bir
sınıflandırıcı olarak ve sonuçların 96.28% doğruluğudur. Son olarak, veri kümesi
üzerinde destek vektör makinesi ve rasgele orman'ın her biri için ayrı ayrı eğitim yapıldı
ve DVM için sonuçlar 91.21% ve Rasgele Orman 88.75% . VGG16 modelinin yapısı, bu
çalışmada önerilen modellerin VGG16 modeli ile karşılaştırılması amacıyla
oluşturulmuştur sonuçlar 87.66% doğrulukla kaydedilmiştir, bulunmuştur.

Abstract:
In light of the circumstances that the world is experiencing now due to the new epidemic
of Covid-19, the World Health Organization advises social distancing, wearing face
masks, and avoiding touching the face to reduce the spread of the Covid-19. and Wearing
face masks has shown great importance in the recent period, In this context, face
recognition systems are expected to verify the detection of people that wear the mask or
may not wear the mask altogether. we have worked on a computer vision system to help
prevent the transmission of the Covid-19. The system detects a face mask, and the face
wearing mask is recognized from the faces that are not wearing the mask correctly or not
wearing the mask completely or without mask. The models tested by dataset from the
Internet, dataset available for public use, this dataset was also worked on by a number of
researchers. and the result was high in accuracy and very few wrong predictions of
images. The models trained in different ways, the Convolutional Neural Network
(ConNN) was trained separately, and the results were recorded, which are 96.19%
accuracy, then the Support Vector Machine (SVM) was used as a classifier for the features
extracted for ConNN and the results were 96.11% accuracy, then we used the Random
Forest (RF) also as a classifier for ConNN and the results 96.28% accuracy. Finally,
training was conducted on the dataset for each of the SVM and Random Forest separately,
and the results for SVM were, 91.21% and Random Forest 88.75%. The structure of the
VGG16 model was created to compare the models proposed in this study with the VGG16
model, and the results were recorded with an accuracy of 87.66%.