Identification Analysis and Reporting System on People with Covid-19 Diagnosis with Local Binary Patterns Histograms
Yerel İkili Desenler Histogramları ile Covid-19 Tanılı Kişiler Üzerinde Kimlik Analizi ve Bildiri Sistemi
-
Nuray Karadağ
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering and Architecture, Istanbul Gelisim University, Istanbul, Turkey -
Hakan Aydın
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering and Architecture, Istanbul Gelisim University, Istanbul, Turkey -
Ali Çetinkaya
Department of Electronics Technology, Istanbul Gelisim Vocational School, Istanbul Gelisim University, Istanbul, Turkey
For Correspondence: alcetinkaya@gelisim.edu.tr
- Received: August 18, 2020
- Accepted: December 20, 2020
- DOI: : 10.30855/gmbd.2020.03.01
- Full Article Access Link: Yerel İkili Desenler Histogramları ile Covid-19 Tanılı Kişiler Üzerinde Kimlik Analizi ve Bildiri Sistemi // Identification Analysis and Reporting System on People with Covid-19 Diagnosis with Local Binary Patterns Histograms
Günümüzde birçok alanda kullanılan yüz tanıma sistemlerine işlevsellik katılarak diğer yüz tanıma sistemlerinden farklı bir sistem geliştirilmesi amaç edinilmiştir. Son zamanlarda Covid-19 pandemisiyle birlikte sokağa çıkma yasakları ve bu yasakların kontrolünde çekilen zorluklar göz önüne alınmış ve azaltılması amacıyla bu sistem geliştirilmiştir. Sistemde veri setinde kayıtlı Covid-19 tanılı kişinin sokağa çıkmasıyla kamera tarafından görüntülenmesi üzerine yetkili kişi veya kişilere e-posta atılabildiği bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan yazılımda ilk önce Haar-Cascades sınıflandırıcısı ile yüzü algılayıp sonra LBPH (Yerel İkili Desenler Histogramları) kullanılarak yüz tanıma işlemi gerçekleştirilmektedir. Bu işlem tanıtılan görüntünün her pikselini etrafındaki diğer piksellerle eşleyerek etiketleme yapılması ile gerçekleşir. Bu etiketleme sonucu ikili sayı sistemine dönüştürülerek saklanır. Gerçek zamanlı olarak kameradan aldığı görüntüleri bu sayı ile karşılaştırarak yüzü tanımaya çalışır. Sınıflandırırma işleminde eğer kişi veri setinde daha önce kayıtlı ise “kırmızı” renkli çerçeveye alınır. Sınıflandırma da kayıtlı değil ise “yeşil” renkli çerçeveler içine alınır. Bunun amacı Covid-19 tanılı kişi ve sağlıklı kişi arasında ayrım yapabilmektir. Yazılım üzerinde gerçekleştirilen uygulamaların başarısı %90 ve hatası %10 olarak ölçülmüştür.
Today, it is aimed to develop a system different from other facial recognition systems by adding functionality to facial recognition systems used in many areas. Recently, with the Covid-19 pandemic, curfews and difficulties in controlling these bans have been taken into consideration and this system has been developed to reduce. In the system, a study has been carried out in which the person diagnosed with Covid-19 registered in the data set can be e-mailed to the authorized person or persons upon visualization by the camera. The designed software first detects the face with the Haar-Cascades classifier and then uses LBPH (Local Binary Patterns Histograms) to perform facial recognition. This is done by tagging each pixel of the introduced image by mapping it to the other pixels around it. The result of this labeling is converted to a binary number system and stored. It tries to recognize the face by comparing the images it receives from the camera in real time with this number. In the classification process, if the person has already been registered in the data set, he / she will be placed in the “red” colored frame. The classification is also enclosed in “green” coloured frames if not registered. The aim of this is to distinguish between the person with Covid-19 diagnosis and the healthy person. The success of the applications performed on the software was measured as %90 and the error was measured as %10.
-
IEEE: N. Karadağ, A. Çetinkaya, and H. Aydın, “Yerel İkili Desenler Histogramları ile Covid-19 Tanılı Kişiler Üzerinde Kimlik Analizi ve Bildiri Sistemi”, GJES, vol. 6, no. 3, pp. 172–183, 2020.
-
APA: Karadağ, N., Çetinkaya, A., & Aydın, H. (2020). Yerel İkili Desenler Histogramları ile Covid-19 Tanılı Kişiler Üzerinde Kimlik Analizi ve Bildiri Sistemi. Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 6(3), 172-183.
-
MLA: Karadağ, Nuray, Ali Çetinkaya, and Hakan Aydın. "Yerel İkili Desenler Histogramları ile Covid-19 Tanılı Kişiler Üzerinde Kimlik Analizi ve Bildiri Sistemi." Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi 6.3 (2020): 172-183.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-Non Commercial 4.0 International License, allowing non-commercial sharing and adaptation with proper attribution.
Çalışma yayınlandığı dergideki makaleler Creative Commons Attribution 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
