ASYU 2020 - Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Konferansı , İstanbul, Türkiye, 15 - 17 Ekim 2020, ss.1-6
Yüz tanıma tabanlı uygulamalar özellikle son yıllarda, güvenlik, sağlık, eğitim, askeri ve endüstriyel alanlarda yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Yüz tanıma tabanlı kişisel asistan uygulamaları, güvenlik kuvvetlerinin suçluları hızlı ve doğru tespit etmesi, öğrencilerin ders dinlerken yüz görüntülerinden duygularının çıkarılması, çalışanların giriş ve çıkışlarının takip edilmesi gibi çalışmalar her geçen gün yaygınlaşmaktadır. Günümüzde yaşamış olduğumuz salgın hastalık sebebiyle insanların maske takması, hastalığın yayılmasını azaltmak için önemlidir. Gerçekleştirilen çalışma kapsamında, bulut bilişim tabanlı yazılım kullanılarak insanların maske takma durumları tespit edilmektedir. Ayrıca, çalışmada sisteme tanımlanan kişilerin kimlik bilgileri, duygu durumları, yaş ve cinsiyetleri bulunmaktadır. Önerilen sistem kullanılarak, alış veriş merkezleri, sokaklar, caddeler, okullar ve insan yoğunluğunun kalabalık olduğu yerlerde maske takma durumları yaş ve cinsiyet özelliklerine göre incelenebilir.
Face recognition based applications have been widely used in security, health, education, military and industrial fields, especially in recent years. Studies such as face recognition-based personal assistant applications, security forces to identify criminals quickly and accurately, students 'feelings from facial images while listening to lessons, and follow-up of employees' entrances and exits are becoming more and more common. Because of the epidemic we have experienced today, it is important for people to wear masks to reduce the spread of the disease. Within the scope of the study, people's masking situations are determined by using cloud computing-based software. In addition, there are identity information, emotional state, age and gender of the people identified in the study. Using the proposed system, masking situations in shopping malls, streets, streets, schools and crowded places can be examined according to age and gender characteristics.