Yüz Tanıma Sistemlerinde Kullanılan ESA, YGH-DVM ve DSA Algoritmalarının Performans Testleri

Abstract

Yüz tanıma sistemleri, kriminoloji, güvenlik sistemleri gibi görüntü içeren alanlarda veriyi işlemek için görüntü işleme, makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları kullanılmaktadır. Yüz tanıma sistemlerinde sıklıkla kullanılan makine öğrenmesi, bireyleri ayırt etmek için temelinde YSA (Yapay Sinir Ağları) olan teknikleri kullanmaktadır. Bu çalışmada makine öğrenmesi tekniklerinden; ESA (Evrişimsel Sinir Ağları), YGH-DVM (Yönelimli Gradyan Histogramı - Destek Vektör Makineleri) ve DSA (Derin Sinir Ağları) yöntemleri kullanılarak FEI, CelebA ve Aile yüz veri seti üzerinde analizler yapılmıştır. Bu testler sonucunda ESA yöntemi ile; FEI Veri Setinde %98.86, CelebA Veri Setinde %99.89, Aile Veri Setinde ise %100, YGH-DVM yöntemi ile; FEI Veri Setinde %97.71, CelebA Veri Setinde %97.75, Aile Veri Setinde ise %95.67, DSA yöntemi ile de; FEI Veri Setinde %97.61, CelebA Veri Setinde %95.79, Aile Veri Setinde ise %91.83 başarılı yüz bulma tahminine ulaşılmıştır.