Yerel İkili Desenler Histogramları ile Covid-19 Tanılı Kişiler Üzerinde Kimlik Analizi ve Bildiri Sistemi

Authors : Nuray KARADAĞ, Ali ÇETİNKAYA, Hakan AYDIN

Pages : 172-183

View : 19 | Download : 10

Publication Date : 2020-12-27

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde birçok alanda kullanılan yüz tanıma sistemlerine işlevsellik katılarak diğer yüz tanıma sistemlerinden farklı bir sistem geliştirilmesi amaç edinilmiştir. Son zamanlarda Covid-19 pandemisiyle birlikte sokağa çıkma yasakları ve bu yasakların kontrolünde çekilen zorluklar göz önüne alınmış ve azaltılması amacıyla bu sistem geliştirilmiştir. Sistemde veri setinde kayıtlı Covid-19 tanılı kişinin sokağa çıkmasıyla kamera tarafından görüntülenmesi üzerine yetkili kişi veya kişilere e-posta atılabildiği bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan yazılımda ilk önce Haar-Cascades sınıflandırıcısı ile yüzü algılayıp sonra LBPH (Yerel İkili Desenler Histogramları) kullanılarak yüz tanıma işlemi gerçekleştirilmektedir. Bu işlem tanıtılan görüntünün her pikselini etrafındaki diğer piksellerle eşleyerek etiketleme yapılması ile gerçekleşir. Bu etiketleme sonucu ikili sayı sistemine dönüştürülerek saklanır. Gerçek zamanlı olarak kameradan aldığı görüntüleri bu sayı ile karşılaştırarak yüzü tanımaya çalışır. Sınıflandırırma işleminde eğer kişi veri setinde daha önce kayıtlı ise “kırmızı” renkli çerçeveye alınır. Sınıflandırma da kayıtlı değil ise “yeşil” renkli çerçeveler içine alınır. Bunun amacı Covid-19 tanılı kişi ve sağlıklı kişi arasında ayrım yapabilmektir. Yazılım üzerinde gerçekleştirilen uygulamaların başarısı %90 ve hatası %10 olarak ölçülmüştür.
Keywords : Yüz Tanıma, Kimlik Analizi, Covid 19, LBPH