Derin öğrenme ile yüz tespiti ve tanıma
Face detection and recognition using deep learning
Yazar: BEYZA NUR AYDEMİR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Yüz tespiti, bir görüntü içerisinde bulunan yüz bölgelerinin belirlenmesi işlemidir. Bu 
işlem bir model veya algoritma kullanılarak yüzün konumunu ve sınırlarını belirlemek 
amacıyla gerçekleştirilmektedir. Yüz tanıma, bir kişinin kimliğini belirlemek amacıyla 
yüz özelliklerinin analiz edilme işlemidir. Bu tez çalışmasında, derin öğrenme 
yöntemlerinin kullanıldığı yüz tespiti ve tanıma konusu ele alınmaktadır. Yüz tespiti ve 
tanıma, günümüzde yapay zeka, görüntü işleme ve bilgisayarlı görü gibi birçok alanda 
kullanılmaktadır. Bu alanda var olan çalışmalarda genellikle derin öğrenme metodu 
olarak evrişimli sinir ağı (CNN) kullanılmaktadır. CNN mimarisinin sunduğu transfer 
öğrenme destekli CNN metotları bulunmaktadır. Dolayısıyla ön eğitimli CNN modelleri 
kullanılarak CNN mimarisinin kullanımı daha kolay hale gelmektedir.
Tez çalışmasının amacı, yeni doğan bebeklerde yüz tespiti ve tanıma işlemi 
gerçekleştirmektir. Bebeklerin yüz hatları, yetişkin insanlardan farklı olarak daha küçük 
ve daha az belirgindir. Bu doğrultuda yüz tanıma işlemi bebekler üzerinde denenmiştir. 
Literatürde hazır bebek veri seti olmaması sebebiyle ilk olarak bebek görsellerinin 
bulunduğu veri seti oluşturulmuştur. Veri setindeki görsellerde veri etiketleme işlemi 
gerçekleştirilmiştir. CNN temelli transfer öğrenme yöntemlerinden EfficentDetLite ve 
YOLO modelleri kullanılarak modelin eğitimi gerçekleştirilmiştir. Eğitilen model mobil 
cihazlara entegre edilebilecek TensorFlow tabanlı TensorFlowLite modele 
dönüştürülmüştür.

Abstract:
Face detection is the process of identifying face regions within an image. This process is 
carried out to determine the position and boundaries of the face using a model or 
algorithm. Face recognition is the process of analyzing facial features to determine a 
person's identity. In this thesis, the subject of face detection and recognition using deep 
learning methods is discussed. Face detection and recognition are used in many fields 
such as artificial intelligence, image processing and computer vision. Convolutional 
neural network (CNN) is generally used as a deep learning method in existing studies in 
this field. There are transfer learning supported CNN methods offered by the CNN 
architecture. Therefore, the use of CNN architecture becomes easier by using pre-trained 
CNN models. The aim of the thesis study is to perform face detection and recognition in newborn 
babies. Babies' facial features are smaller and less pronounced, unlike adult humans. In 
this direction, the face recognition process was tested on babies. Since there is no readymade baby 
data set in the literature, the dataset with baby images was first created. Data 
labeling was performed on the images in the data set. The training of the model was 
carried out by using EfficientDetLite and YOLO models, which are CNN-based transfer 
learning methods. The trained model has been transformed into a TensorFlow-based 
TensorFlowLite model that can be integrated into mobile devices.