Geri Dön

Derin öğrenme metotlarıyla eğitimde devam devamsızlık durumlarının yüz tespit sistemiyle kontrol edilmesi

Controlling educational attending situations by face detection by deep learning methods

  1. Tez No: 875885
  2. Yazar: HÜDAVERDİ DEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SERKAN SAVAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Gelişen teknoloji ile birlikte bilgisayarların donanımsal olarak çok güçlenmesi, işlemcilerin işlem yapabilme kapasitelerinin artması, günümüzde anlık ve gerçek zamanlı olarak alınan görüntülerin işlenmesini kolaylaştırmıştır. Yüz tanıma işlemleri de görüntü işleme alanındaki çalışmalardandır. Yüz tanıma işlemleri güvenlik uygulamalarında ve ticari amaçlı uygulamalarda sıklıkla kullanılmaktadır. Özellikle son 20 yılda yapay zekâ (YZ) çalışmalarının göstermiş olduğu yüksek başarımlar, bu çalışmalarının pek çok farklı alana yayılmasına katkı sağlamıştır. Eğitim alanı da bunlardan biridir. Eğitimde YZ kullanmanın potansiyelleri ve avantajları; öğrenci, öğretmen ve kurum olmak üzere üç başlık altında toplanabilir. Kurumsal çalışmalardan bir tanesi de eğitim öğretim ortamlarının güvenliği ve eğitim öğretim süreçlerine otomasyon katkısı konuları olabilir. Buradan yola çıkarak bu çalışmada YZ alanının alt dallarından biri olan derin öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Derin öğrenme algoritmaları fazla miktarda veriye ve zamana ihtiyaç duyduğundan transfer öğrenimi önerilir. Transfer öğrenmesi, yüksek performans sağlayan derin öğrenme yönteminin, tasarımcının probleminin çözümüne aktarılması işlemidir. Bu tez çalışmasında transfer öğrenmesi için düşük kaynaklı cihazlarda kullanışlı dlib kütüphanesi kullanılmıştır. Görüntülerden nesne tespiti için görüntü işleme algoritmaları kullanılarak kameradan alınan görüntüler ile öğrencilerin eğitim kurumuna giriş kayıtlarının tutulması ve sınıf yoklamalarının gerçekleştirilmesi için bir öncü çalışma tasarlanmış ve başarıyla uygulanmıştır.

Özet (Çeviri)

With the developing technology, computers have become more powerful in terms of hardware and the increase in the processing capacity of processors has facilitated the processing of images taken instantly and in real time. Face recognition is one of the studies in the field of image processing. Face recognition is frequently used in security and commercial applications. The high achievements of artificial intelligence (AI) studies, especially in the last 20 years, have contributed to the spread of these studies to many different fields. Education is one of them. The potentials and advantages of using AI in education can be categorized under three headings: students, teachers and institutions. One of the institutional studies can be the security of educational environments and automation contribution to educational processes. Based on this, deep learning methods, one of the sub-branches of the field of AI, were used in this study. Since deep learning algorithms require large amounts of data and time, transfer learning is recommended. Transfer learning is the process of transferring the high performance deep learning method to the solution of the designer's problem. In this thesis, the dlib library, which is useful on low-resource devices, is used for transfer learning. Using image processing algorithms for object detection from images, a pioneering work has been designed and successfully implemented to keep the entrance records of students to the educational institution and to perform class attendance with the images taken from the camera.

Benzer Tezler

  1. Hierarchical reinforcement learning in complex wargame environments

    Kompleks savaş oyunu ortamlarında hiyerarşik pekiştirmeli öğrenme

    KUBİLAY KAĞAN KÖMÜRCÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE

  2. A novel artificial intelligence based energy management system for microgrids

    Mikro şebekeler için yapay zeka temelli yeni bir enerji yönetim sistemi

    NECATİ AKSOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  3. Die wirkung der pragmalinguistik auf den daf unterricht

    Edimbilimin Almanca yabancı dil dersine etkisi

    HATİCE KOÇ

    Yüksek Lisans

    Almanca

    Almanca

    2022

    Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN YILMAZ

  4. A variational graph autoencoder for manipulation action recognition and prediction

    Manipülasyon aksiyon tanıma ve tahminleme için değişimsel çizge otokodlayıcısı

    GAMZE AKYOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SANEM SARIEL UZER

    DOÇ. DR. EREN ERDAL AKSOY

  5. Derin öğrenme kullanılarak tekstil desenlerinin sınıflandırılması

    Classification of textile patterns using deep learning

    ERHAN ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RIFAT AŞLIYAN