Bulut üzerinde Tensorflow Javascript ile geliştirilen Öğretilebilir Makine (ÖM) Modelinin Doğruluk Tahmini ve Analizi: Yüz Tanıma Sistemi Uygulaması

Ömer Faruk ASLANDOĞDU; Hakan AYDIN; Ali ÇETİNKAYA

Makale detayları

Bulut üzerinde Tensorflow Javascript ile geliştirilen Öğretilebilir Makine (ÖM) Modelinin Doğruluk Tahmini ve Analizi: Yüz Tanıma Sistemi Uygulaması

Yazarlar:

Ömer Faruk ASLANDOĞDU | Hakan AYDIN | Ali ÇETİNKAYA

Yayıncı:

Adem KORKMAZ

Ana Başlıklar:

Veri işleme & bilgisayar bilimi

Dergi:

International Journal of Management Information Systems and Computer Science 2022 Vol.6 Issue 1, pp.66-77

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2022

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000664738

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2618-5954

Özet:

 

Face Recognition Systems (FRS) is a category of biometric security used as a way to identify or verify a person's identity using their face. In the literature, it is seen that different Artificial Intelligence (AI) techniques and methods are frequently used in FRS studies. These models are first created, trained, tested by coding with selected programming languages, and these steps are repeated until the highest success rate is reached. Teachable Machine (TM) is a web-based tool that makes building AI models fast, easy and accessible to everyone. In this study, it is aimed to develop a cloud-based FRS system (FRS-TM) with Tensorflow Javascript technologies by using the TM technology that allows users to develop their own deep learning models without any coding. In the experiments carried out within the scope of the study, the success rate of FRS-TM was measured as 99.8%. It is thought that this study will contribute to the field of AI study, especially in terms of the development of YTS models by users.

 

Yüz Tanıma Sistemleri (YTS), bir kişinin yüzünü kullanarak kimliğini tanımlamanın veya doğrulamanın bir yolu olarak kullanılan bir biyometrik güvenlik kategorisidir. Literatürde YTS çalışmalarında sıklıkla farklı Yapay Zekâ (YZ) teknik ve yöntemlerinin kullanıldığı görülmektedir. Bu modeller çoğunlukla seçilen programlama dilleri ile kodlamada yapılmak suretiyle oluşturulmakta, eğitilmekte, test edilmekte ve bu işlem adımları en yüksek başarı oranı elde edilinceye kadar tekrarlanmaktadır. Öğretilebilir Makine (Teachable Machine, ÖM), YZ modelleri oluşturmayı hızlı, kolay ve herkes için erişilebilir hale getiren web tabanlı bir araçtır. Bu çalışmada herhangi bir kodlamada yapmadan kullanıcıların kendi derin öğrenme modellerini geliştirmelerine imkân sağlayan ÖM teknolojisini kullanmak suretiyle Tensorflow Javascript teknolojileri ile bulut tabanlı bir YTS sisteminin (YTS-ÖM) geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında gerçekleştirilen deneylerde YTS-ÖM’nin başarı oranı %99.8 olarak ölçülmüştür. Bu çalışmanın özellikle YTS modellerinin kullanıcılar tarafından geliştirilmesi açısından YZ çalışma alanına katkı sağlayacağı değerlendirilmektedir.

Makale detayları

Bulut üzerinde Tensorflow Javascript ile geliştirilen Öğretilebilir Makine (ÖM) Modelinin Doğruluk Tahmini ve Analizi: Yüz Tanıma Sistemi Uygulaması

Yazarlar: Ömer Faruk ASLANDOĞDU | Hakan AYDIN | Ali ÇETİNKAYA

Yayıncı: Adem KORKMAZ

Ana Başlıklar: Veri işleme & bilgisayar bilimi

Dergi: International Journal of Management Information Systems and Computer Science 2022 Vol.6 Issue 1, pp.66-77

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 6/2022

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000664738

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 2618-5954

Sayı

Yazarlar:

Ömer Faruk ASLANDOĞDU | Hakan AYDIN | Ali ÇETİNKAYA

Yayıncı:

Adem KORKMAZ

Ana Başlıklar:

Veri işleme & bilgisayar bilimi

Dergi:

International Journal of Management Information Systems and Computer Science 2022 Vol.6 Issue 1, pp.66-77

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2022

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000664738

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2618-5954