Raspberry Pi ile gerçek zamanlı yüz tanıma ve kontrol sistemi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
30.05.2018
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Nowadays, it has become important to determine the personal identities quickly and automatically in the factors that disrupt the social dynamics such as increasing terror, theft and extortion. Biometric identification systems, such as face, fingerprint, vein recognition systems, etc., can be used to identify personal characteristics. Thanks to these systems, it is possible to quickly intervene in suspicious persons where there is a dense crowd, such as customs gates, banks, government offices, and institutions where security is held in the foreground. In this thesis study, a security system was designed using a Raspberry Pi based camera system to enable personal face recognition. Raspberry Pi, is a mini computer microprocessor-based to which a camera, memory card, monitor, keyboard and similar peripherals can be connected. The Raspberry Pi platform was used because this environment allows the units to be used in a practical way. On the platform, hundreds of data were saved to the Microsoft Azure system used as the database, and the Raspberry Pi compares the faces were taken by the camera with the data that saved earlier in the database. The accuracy of matching faces was determined using some statistical methods to determine whether the person was in the white list or not. According to the statistical comparison result, an electromechanical system is designed which can be turned on and off according to the achievement of 50% and above. This system, which is designed to detect unknown persons and to use a mechanism that can be turned on and off according to this result, offers a solution with a high performance with face recognition using a mini computer. This system, which is designed to detect unknown persons and to use a mechanism that can be turned on and off the doors' lock according to the obtained result and offers a solution with a high performance using face recognition and a mini computer.
Günümüzde artan terör, hırsızlık, gasp olayları gibi toplum dinamiklerini bozan etkenlerde kişisel kimliklerin hızlı ve otomatik bir şekilde belirlenmesi önemli hale gelmiştir. Kişisel özelliklerin tanımlanmasında yüz, parmak izi, damar tanıma sistemleri gibi kişiye özel özelliklerin belirlenebildiği biyometrik tanıma sistemleri ön plana çıkmaktadır. Bu sistemler sayesinde gümrük kapıları, bankalar, resmi daireler gibi yoğun kalabalığın olduğu ve güvenliğin önplanda tutulduğu kurumlarda şüpheli kişilere hızlı müdahaleler yapılabilmektedir. Bu tez çalışmasında Raspberry Pi tabanlı bir kamera sistemi kullanılarak, yüz tanımanın yapıldığı kişisel bir güvenlik sistemi tasarlanmıştır. Raspberry Pi kamera, hafıza kartı, monitör, klavye ve benzeri çevre birimlerinin bağlanabildiği mikroişlemci tabanlı bir mini bilgisayardır. Bu çevre birimlerinin pratik bir şekilde kullanımına imkân verdiği için Raspberry Pi platformu kullanılmıştır. Platform üzerinde veritabanı olarak kullanılan Microsoft Azure sistemine birçok yüz verisi kaydedilerek, Raspberry Pi kamerası ile alınan yüzlerin karşılaştırılması yapılmıştır. Eşleşen yüzlerin doğruluğu bazı istatistiksel metotlar kullanılarak, kişinin beyaz listede olup olmadığı belirlenmiştir. İstatistiksel karşılaştırma sonucuna göre eşleşen özellikler %50 ve üzerinde ise kapının açılması diğer durumlarda kapının kapalı kaldığı bir elektromekanik sistem tasarlanmıştır. Tasarlanan bu sistemde, belirlenen alana giriş yapmak isteyen kişilerin kimliğini belirleyip bu sonuca göre kapı kilidini açıp-kapatan bir mekanizmanın yazılım ve donanımı gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen bu sistemde yapılan deneysel çalışmalarda büyük oranda başarı sağlanmıştır.
Günümüzde artan terör, hırsızlık, gasp olayları gibi toplum dinamiklerini bozan etkenlerde kişisel kimliklerin hızlı ve otomatik bir şekilde belirlenmesi önemli hale gelmiştir. Kişisel özelliklerin tanımlanmasında yüz, parmak izi, damar tanıma sistemleri gibi kişiye özel özelliklerin belirlenebildiği biyometrik tanıma sistemleri ön plana çıkmaktadır. Bu sistemler sayesinde gümrük kapıları, bankalar, resmi daireler gibi yoğun kalabalığın olduğu ve güvenliğin önplanda tutulduğu kurumlarda şüpheli kişilere hızlı müdahaleler yapılabilmektedir. Bu tez çalışmasında Raspberry Pi tabanlı bir kamera sistemi kullanılarak, yüz tanımanın yapıldığı kişisel bir güvenlik sistemi tasarlanmıştır. Raspberry Pi kamera, hafıza kartı, monitör, klavye ve benzeri çevre birimlerinin bağlanabildiği mikroişlemci tabanlı bir mini bilgisayardır. Bu çevre birimlerinin pratik bir şekilde kullanımına imkân verdiği için Raspberry Pi platformu kullanılmıştır. Platform üzerinde veritabanı olarak kullanılan Microsoft Azure sistemine birçok yüz verisi kaydedilerek, Raspberry Pi kamerası ile alınan yüzlerin karşılaştırılması yapılmıştır. Eşleşen yüzlerin doğruluğu bazı istatistiksel metotlar kullanılarak, kişinin beyaz listede olup olmadığı belirlenmiştir. İstatistiksel karşılaştırma sonucuna göre eşleşen özellikler %50 ve üzerinde ise kapının açılması diğer durumlarda kapının kapalı kaldığı bir elektromekanik sistem tasarlanmıştır. Tasarlanan bu sistemde, belirlenen alana giriş yapmak isteyen kişilerin kimliğini belirleyip bu sonuca göre kapı kilidini açıp-kapatan bir mekanizmanın yazılım ve donanımı gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen bu sistemde yapılan deneysel çalışmalarda büyük oranda başarı sağlanmıştır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Raspberry Pi 3, Yüz Tanıma, Erişim kontrolü, Veri tabanı, Microsoft Azure
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Rashid, E.(2018). Raspberry Pi ile gerçek zamanlı yüz tanıma ve kontrol sistemi. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi, Konya
