Maskeli ve maskesiz yüzlerin gerçek zamanlı tespiti
Real-time detection of masked and unmasked faces
Yazar: MURAT KILIÇ
Danışman: PROF. DR. VASIF NABIYEV
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yüz tanıma = Face recognition

Özet:
Aralık 2019 tarihi itibariyle Çin' de tespit edilen ve 2020 Mart ayından beri
ülkemizde de görülen Yeni tip korona virüs salgını nedeniyle tüm dünya ülkeleri virüs
yayılımını önlemek için çeşitli tedbirler almak zorunda kalmıştır. Yeni korona virüsün
doğrudan temas ile yayıldığı bilinmekle birlikte, yayılımın önüne geçmek için temasın en
aza indirilmesi, ülkemiz Sağlık Bakanlığı bünyesinde oluşturulan bilim kurulu ve Dünya
Sağlık Örgütü (WHO) tarafından defalarca dile getirilmiştir. Ayrıca virüsün yayılmasının
önlenmesi için kamusal alanlarda ve işyerlerinde maske kullanımı ülkemizde olduğu gibi
dünyanın birçok ülkesinde zorunlu hale getirilmiştir.
Bu zorunluluk ile maske takma kontrolünün yapay zekâ (AI) sistemleri tarafından
yapılması ve maskeli yüzlerin de yapay zekâya dayalı yüz tanıma sistemleri tarafından
tanınması ihtiyacını doğurmuştur. Bu çalışma ile CNN Tabanlı YOLOv4 modeli Darknet ile
eğitilerek yüz maskesi tanıması görevi öğretilmiştir. Modelin doğruluğu test edilerek
eğitilmiş model, OpenCV kullanılarak gerçek zamanlı görüntü işlemesi yapılıp Python
programlama dili ile uygulama haline dönüştürülmüştür. Uygulama ile gerçek zamanlı
olarak farklı açılardaki birden çok kişinin yüzlerinde maske takılı olup, olmadığının kamera
ile tespit edilerek etiketlenmesi sağlanmıştır.

Abstract:
The new type of corona virus detected in China as of December 2019 has also been
seen in our Country since March 2020. Due to the virus epidemic, all countries of the world
had to take various measures to prevent the spread of the virus. It is known that the new
corona virus spreads by direct contact.So contact must be minimized to prevent the spread.
This situation has been repeatedly expressed by the World Health Organization (WHO) and
the Scientific Committee established within the Ministry of Health. In addition, in order to
prevent the spread of the virus, the use of masks in public spaces and workplaces has become
mandatory in many countries of the world, as in our country.
This necessity has led to the need for mask wearing control to be done by artificial
intelligence (AI) systems and for masked faces to be recognized by artificial intelligence
based face recognition systems. The task of face mask recognition was taught by reading the
CNN-based YOLOv4 model with Darknet in this study, The accuracy of the model has been
tested, Real-time image processing was performed using the trained model OpenCV and It
has been converted into an application with the Python programming language. With this
application it was ensured that more than one person was wearing a mask at different angles
or not ,was detected and labeled with the camera in real time.