Yüz Tanıma Sistemleri İçin Geliştirilmiş Veri Artırma Temelli Adaptif Yüz Tanıma Modeli

Authors : Mustafa TAN, Cem EMEKSİZ

Pages : 588-606

Doi:10.29130/dubited.1024670

View : 19 | Download : 10

Publication Date : 2023-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Hızla gelişen bilgisayar ve grafik ara yüzüne sahip cihaz teknolojileri, yüz tanıma çalışmalarında yeni ufuklar açmışlardır. Özellikle derin öğrenme ağ mimari yapılarından biri olan evrişimsel sinir ağları insert ignore into journalissuearticles values(Convolutional Neural Network-CNN);, yüz tanıma çalışmalarında büyük başarılar sağlamaktadır. Bu başarılar da veri setlerinin büyüklüğü önemli rol oynamaktadır. Özellikle kullanılan veri setlerindeki yetersizlik başarı oranlarını etkileyebilmektedir. Bunun önüne geçmek için ise veri tipine göre değişik veri artırma teknikleri uygulanmaktadır. Yapılan bu çalışmada yüz tanımlama problemi için derin öğrenmeye dayalı adaptif bir yüz tanıma modeli insert ignore into journalissuearticles values(AYTM); geliştirildi. Geliştirilen bu model kontrast sınırlı uyarlanabilir histogram eşitleme insert ignore into journalissuearticles values(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization-CLAHE);, CNN ve çok katmanlı algılayıcı insert ignore into journalissuearticles values(Multi Layer Perceptron-MLP);’ndan oluşmaktadır. İki farklı veri seti grubu kullanılarak geliştirilen modelin performans değerlendirilmesi yapılmıştır. Özellikle veri artırma işleminin model başarısını ciddi oranda artırdığı gözlendi ve veri artırma işleminin derin öğrenme uygulamalarında gerekliliği vurgulanmıştır.
Keywords : Evrişimsel sinir ağları, Veri arttırma, Histogram eşitleme