While some web sites that are published in the virtual environment are fully accessible and have no restrictions, some web sites allow specific people to access specific areas. Access to specific areas in these web sites is provided by user login. Usually user name and user password are required at user login.However, security vulnerability occurs when password is played. In order to determine if the person who wants to login to the system is really the person, a biometric recognition module has been added to the system, which has been frequently worked on in recent years. In this thesis study, face recognition is used as a biometric recognition method in order to increase security in web sites where user login is located.`Eigenface`, `Fisherface` and `Local Binary Pattern` methods were used in the developed web based biometric face recognition system. The system has been developed primarily as a desktop application and the superiority of these methods to each other has been investigated. During the testing process, the international `Yale Face Database` and `Georgia Tech Face Database` which are frequently used in face recognition researches were used. Also, to test the reliability of the system, a new database (YV FacialDatabase) was created with 750 photographs from 50 volunteer users. Silverlight-based face recognition application running on the web consists of 3 layers, user login interface, web service application which transfers the user photograph and login information to the server side, and server version of the face recognition software obtained from the desktop application. The user login interface takes the picture of the person through the webcam and cuts down in half and sends it to the server application with username and password information.Face recognition application developed in the scope of the study consists of capture of the photo, detection of the face area in the captured image, alignment process based on the right and left pupil points located in the face region, and face recognition phases with 3 different methods. In the thesis, each method was applied in 3 different databases and recognition success rates were evaluated in terms of True Accept Rate (TAR) and True Reject Rate(TRR). According to the test results, Local Binary Pattern Method (70.04% TAR, 76.13% TRR) was more successful than other methods (Eigenface: 69.00% TAR, 0.00% TRR, Fisherface: 61.25% TAR, 71.77% TRR).

Sanal ortamda yayınlanan web sitelerinin bazıları erişime tamamen açık olup hiçbir kısıtlamaya sahip olmazken, bazı web siteleri özel alanlara belirli kişilerin erişimine izin vermektedir. Bu web sitelerinde özel alanlara erişim, kullanıcı girişi ile sağlanmaktadır. Kullanıcı girişinde genellikle kullanıcı adı ve kullanıcı şifresi istenilmektedir. Ancak şifrenin çalınması gibi durumlarda güvenlik açığı oluşmaktadır. Sisteme giriş yapmak isteyen kişinin gerçekten o kişi mi olduğunu belirlemek amacıylasisteme, son yıllarda üzerinde sıkça çalışma yapılan biyometrik tanıma modülü eklenmektedir. Bu tez çalışmasında, kullanıcı girişinin olduğu web sitelerde, güvenliği arttırmak amacıyla biyometrik tanıma yöntemlerinden yüz tanıma kullanılmıştır. Geliştirilen web tabanlı biyometrik yüz tanıma sisteminde `Özyüzler`, `Fisheryüzler` ve `Yerel İkili Örüntü` yöntemleri kullanılmıştır. Sistem öncelikle masaüstü uygulaması olarak geliştirilmiş ve bu yöntemlerin birbirlerine olan üstünlükleri araştırılmıştır. Testişlemlerinde literatürde yüz tanıma araştırmalarında sıklıkla kullanılan uluslararası `Yale Yüz Veritabanı` ve `Georgia Tech Yüz Veritabanı` kullanılmıştır. Ayrıca sistemin güvenirliğini test etmek için çalışma kapsamında 50 adet gönüllü kullanıcıdan alınan 750 adet fotoğraf içeren yeni bir veri tabanı (YV Yüz Veritabanı) oluşturulmuştur. Web kısmında çalışan Silverlight tabanlı yüz tanıma uygulaması; kullanıcı girişi arayüzü, kullanıcı fotoğrafı ve giriş bilgilerini sunucu tarafına aktaran web servis uygulaması vemasaüstü uygulamasından elde edilen yüz tanıma yazılımının sunucu versiyonu olmak üzere 3 katmandan oluşmaktadır. Kullanıcı girişi arayüzü web kamerası üzerinden kişinin fotoğrafını alarak boyutunu yarıya düşürüp kullanıcı adı ve şifre bilgisi ile birlikte sunucu uygulamasına göndermektedir.Çalışma kapsamında geliştirilen yüz tanıma uygulaması; fotoğrafın yakalanması, yakalananresim içerisinde yüz bölgesinin tespiti, yüz bölgesinde yer alan sağ ve sol gözbebeği noktalarını baz alan hizalama işlemi ve 3 farklı yöntemle yüz tanıma aşamalarından oluşmaktadır. Tez kapsamında her yöntem 3 farklı veritabanında uygulanmış tanıma başarı oranları Doğru Kabul Yüzdesi (DKY) ve Doğru Ret Yüzdesi (DRY) açısından değerlendirilmiştir. Test sonuçlarına göre Yerel İkili Örüntü yönteminin (%70.04 DKY, %76.13 DRY) diğer yöntemlere göre (Özyüzler: %69.00 DKY, %0.00 DRY; Fisheryüzler: %61.25 DKY, %71.77 DRY) daha başarılı tanıma gerçekleştirildiği görülmüştür.