Mobil sistemler üzerinde, biyometrik, NFC ve konum bilgilerini kullanarak kişi tanıma
Recognize person using biometric, NFC and location 
information on mobile systems
Yazar: ZEYNEL ERDİ KARABULUT
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI
İstanbul Ticaret Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Mobil uygulamalar günümüzde oldukça popülerdir ve günlük hayatta önemli rol almaktadır. Bu çalışmada bulut tabanlı bir etkinlik davetli kontrol (kişi tanıma) mobil uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bu geliştirilen uygulamada NFC, biyometrik sistemlerden yüz tanıma ve konum bilgilerini kullanarak kişi tanıma sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen mobil uygulamanın 4 modülü vardır. Bu modüller, Yüz tanıma modülü, NFC modülü, Konum modülü ve Tarih ve Saat modülüdür. Yüz tanıma modülünde Microsoft yüz API (Application Programming Interface), (SAAS(software as a service)) olarak kullanılmıştır. NFC modülünde ise her kullanıcıya ait sadakat kartı bilgileri uygulama tarafından okunarak kişi tanınır. Konum modülünde ise kontrolü yapan kullanıcı gerçekten etkinliğin yapıldığı mekânda mı değil mi bunun kontrolü yapılır. Tarih ve Saat modülünde ise etkinlik kontrolü doğru zamanda mı yapılıyor bunun kontrolü yapılır. Mobil uygulamasının yüz tanıma modülü Yale yüz veri tabanı ile test edilmiştir. Yale yüz veri tabanında 15 farklı kişinin 11'er fotoğrafı vardır. Bu çalışmadaki test için kullanılan resimler normal, normal ve merkez ışıklı, normal sol ışıklı ve sağ ışıklı, normal ve mutludur. Bu çeşitli resimleri geliştirilen uygulamanın yüz tanıma modülü ile test edilip confusion (karışıklık) matrisleri oluşturulmuştur. Yüz tanıma modülü'nün testinden sonra ortaya çıkan karışıklık matrisinde doğruluk oranı %100 çıkmıştır. Diğer çalışmalar da yapılan yüz tanıma algoritmalarıyla (Eigen Face, Fisher Face gibi) tez kapsamında geliştirilen yüz tanıma modülü karşılaştırılmıştır. Eigen Face, Fisher Face gibi algoritmalar ile geliştirilen uygulamalarda doğruluk oranı maksimum %97-%99 arasında değişmektedir. 

Anahtar Kelimeler:  Biyometrik, kişi tanıma, NFC,  yüz tanıma.

Abstract:
Mobile applications are very popular nowadays and play an important role in daily life. In this study, cloud based mobile application for invitee control (person recognition) application is implemented. In the developed application, NFC, face recognition from biometric systems and using location information a person recognition system has been developed. The developed mobile application has 4 modules. These modules are Face recognition module, NFC module, Location module and Date and Time module. Microsoft face API (Application Programming Interface), (SAAS (software as a service)) has been used in face recognition module. In the NFC module, the loyalty card information of the user is read by the application and the person is recognized. In the location module, the user who performs the control is checked whether it is in the place where the activity is actually performed. In the Date and Time module, the effectiveness check is done at the right time and it is checked. The face recognition module of the mobile application has been tested with the Yale face database. There are 11 photographs of 15 different people in Yale face database. In this study the pictures used for testing are normal, normal and center light, normal left and right lights, normal and happy. These various images were tested with the face recognition module of the developed application and confusion matrices were calculated. The accuracy of the confusion matrix after the facial recognition module test is 100%. Other facial recognition algorithms implemented in other studies (such as Eigen Face, Fisher Face) have been compared with the face recognition module developed in this thesis. In applications developed with algorithms such as Eigen Face, Fisher Face, the accuracy rate ranges from 97% to 99% at maximum. 

Keywords: Biometric, face recognition, NFC, person recognition.