Başlıksızlar

            A.    İKİLİ SINIFLANDIRMA Bir görüntüde insan olup olmadığını tespit etmek amacıyla, projede ikili sınıflandırma işlemi kullanılmıştır. Bu işlem Derin Öğrenme metotlarıyla gerçekleştirilmiştir. Projede derin öğrenme için oluşturulmuş olan model katmanları temel olarak iki gruptan meydana gelir. İlk grup özellik çıkarımı için kullanılan Konvolüsyonel Sinir Ağından [İng. Convolutional Neural Network] meydana gelmektedir. İkinci kısım ise sınıflandırma işlemini yapacak olan tamamen birbirine bağlı modüllerden oluşan Tam Bağlı Katman [İng. Fully Connected Layer] grubudur. Bu grup sonunda tek bir değer üretecek olan tek bir modüle bağlanır. Sonuçta sistem 0 yada 1 olarak iki değer üretmektedir. 0 çıktısı verilen görüntü içerisinde aranan objenin bulunmadığını, 1 çıktısı görüntüde aranılan objenin bulunduğunu ifade etmektedir. Proje kapsamında üzerinde çalışılan obje insan figürüdür. İfade edilen yapı genel hatlarıyla Şekil-3.1 ’de gö...

1.      ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Tanımlanan problemi çözmeye yönelik olarak zaman içerisinde birçok çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmalar derin öğrenme uygulamalarından önceki çalışmalar ve derin öğrenme uygulamalarından sonraki çalışmalar olarak iki grupta incelenebilir. Derin öğrenme uygulamalarından önceki çalışmalar genellikle bir görüntü hakkında fikir sahibi olabilmek için var olan görüntü üzerinde çeşitli değişiklikler yapmak üzerine kurulmuştu. Bir görüntü üzerinde çeşitli işlemler yaparak görüntüde istenilen temanın ortaya çıkmasını sağlarken istenmeyen ayrıntılardan kurtulmak üzerine, genellikle doğrusal işlemler uygulanmıştır. Problemle bağlantısı bir görüntüdeki objeyi ve objenin özelliklerini ortaya çıkarma amacıdır. Bu çalışmaların en büyük eksikliği belirli veriler üzerinde kesinlikle doğru cevabı veriyorken bu veriler dışındaki örneklerde tamamen yetersiz kalmasıdır. Ancak bu çalışmalar derin öğrenme ile birleştirildiğinde sisteme yeni karşıla...

ÖZET İnsan yeninden tanıma işlemi iki farklı görüntüde tespit edilen insanları eşleştirme görevini kapsamaktadır. Bu bağlamda projenin amacı verilen bir görüntünün insan görüntüsü olup olmadığını tespit etmek ve insan görüntüsü mevcut ise elde var olan diğer insan görüntüleriyle karşılaştırarak eşleştirme işlemini gerçekleştirmektir. Bu bağlamda Konvolüsyonel Sinir Ağı tabanlı Derin Öğrenme yöntemleri olan İkili Sınıflandırma ve Siamese Ağı kullanılmıştır. İkili Sınıflandırma, görüntüde insanın var olup olmadığına karar vermek için kullanılırken Siamese Ağı görüntüleri eşleme işlemi için kullanılmıştır. Yapılan testler sonucunda bir görüntüde insan olup olmadığı %85 doğruluk oranıyla tespit edilebilmektedir. İki görüntünün eşleştirilmesi işleminde doğruluk oranı %60 olarak bulunmuştur.   1.      GİRİŞ Kaybolan insanların bulunabilmesi ve hatta suçluların izinin sürülebilmesi için kuşkusuz tespit edilen kişinin kameralar üzerinden takip edilebi...