THE DETECTION AND RECOGNITION OF FACES IN THE INTERNET OF THINGS FOR SECURITY APPLICATIONS

Abstract

Son yıllarda, güvenlik konusu insan yaşamının en önemli parçası olmuştur. Ev ve aile güvenliği herkes için önemlidir. Akıllı ev otomasyonu güvenlik uygulamaları için heyecan verici bir alandır. Bu alan nesnelerin interneti gibi yeni teknolojiler ile gelişmiştir. Nesnelerin internetinde her aygıt bir internet düğümünün küçük bir parçası olarak davranır ve her düğüm birbiri ile iletişim kurar ve etkileşir. Mevcut olarak, güvenlik kamaraları evler, şehirler ve alanlardaki güvenliği oluşturmak için kullanılır. Kameralar olayları kaydeder ve bir problem olduğunda eski kayıtlar izlenerek tespit edilir. Bu yöntem kullanıldığında maliyet en önemli faktördür. Tezin amacı düşük güçlü bir çip ve internetten faydalanarak bir güvenlik alarm sistemi oluşturmaktır. Aynı zamanda Rasbery PI ve nesnelerin interneti üzerinde yüz tespiti ve tanıma için yeni bir çevrimiçi sistem önerilmektedir. Rasbery PI hareket olup olmadığını PIR sensör ile kontrol eder. İleride oynatılmak üzere hareketler izlenmekte ve kaydedilmektedir. Bu tez, analiz edilen görüntülerdeki yüzleri tespit etmek ve tanımak için bilgisayar görme yoluyla görüntü analizini önermektedir. Kameradan alınan çerçeveler bir yüz içeriyorsa, sistem yüzü algılar ve tanır. Bu sistem kişisel ofis güvenliği, ev, otopark girişinde ve banka kasa odasında küçük kişisel gözetim için uygundur. Nesnelerin internetinde yüz tespiti ve tanıma, bir güvenlik ve gözetim sistemi için çok önemli bir sorundur. Ayrıca, yüz tanıma ve tanıma, günümüzde çok aktif bir araştırma alanıdır. Önerilen sistem dışarıdaki hareketi izleem maliyetini azaltmak için oldukça kullanışlıdır. Öte yandan, bu araştırmada, insan vücudunu algılamak için IoT tabanlı bir sistem bilgisayar görmesiyle birleştirildi. Bu amaçla, kredi kartı boyutunda bir Rasbery Pi 3 kartı kullanılmıştır. Rasbery Pi üzerine monte edilen PIR sensörü tarafından hareket olup olmadığı tespit edilmektedir. PIR sensörü, bir hareket tespit ettiğinde uyarıları izlemeye ve almaya yardımcı olur. Daha sonra insan vücudu çekilen görüntüde tespit edilir ve telegram uygulamasıyla bir akıllı telefona gönderilir.

In recent years, the security constitutes are the most important section of human life. Security of the house and the family is important for everybody. Automation of a home is an exciting field for security applications. This area has developed with new technologies such as the Internet of things (IoT). In IoT, each device behaves as a small part of an internet node and each node communicates and interacts. Currently, security cameras are used in order to construct safety in areas, cities and homes. The camera records the events, and when a problem occurs, it will detect by monitoring the old recording. At this time, the cost is the greatest factor. This system is very helpful to reduce the cost of monitoring the movement from outside. The purpose of this thesis is to describe a security alarm application by utilizing low preparing power chips and Internet. Also, a new online method is proposed to detect and recognize faces on Raspberry Pi in the IoT. Raspberry Pi operates and controls movement detectors. It will monitor and record the motions for future playback. This thesis proposes an analysis of images via computer vision to detect and recognize faces in the analyzed images. If these frames contain a face, the system will detect and recognize the face. This system is appropriate for small personal range surveillance, as, in personal office security, home, parking entrance and bank locker room. The face detection and recognition in the IoT is a very important problem for a security and surveillance system. Also, face detection and recognition is presently a very active research area. The proposed system is very helpful to reduce the cost of monitoring the movement from outside. On the other hand, in this research, an IoT-based system is combined with computer vision in order to detect human's body. A Raspberry Pi 3 cards with the size of a credit card is used for this purpose. A motion is detected by the PIR sensor mounted on the Raspberry Pi. PIR sensor helps to monitor and get alerts when a movement is detected. Afterward, the human's body detects in the captured image and is sent to a smartphone by using telegram application.