Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
818167		Suç soruşturmalarında veri madenciliği, yapay zeka, uygulamaları ve geleceği python ve opencv ile gerçek zamanlı yüz tanıma uygulaması / Data mining, artificial intelligence applications and its future in criminal i̇nvestigations real time face recognition application with python and opencv Yazar:MURAT YÜN Danışman: DOÇ. DR. SEVİL ÖZKINALI Yer Bilgisi: Hitit Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Adli Bilimler Ana Bilim Dalı Konu:Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences Dizin:Veri madenciliği = Data mining ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yüz tanıma = Face recognition	Onaylandı Yüksek Lisans Türkçe 2023 118 s.
Tarih boyunca, sosyal hayatta, ekonomide, bilimde ve teknolojide yaşanan gelişmeler insanlık hayatını birçok alanda etkilemiş, bu etki insanlığı iyi yönde geliştirdiği gibi aksi yönde de insanlığın gelişimini sağlamış, ilk dönemlerinden bu yana basit ve çeşit olarak az olan suçun günümüze kadar birçok alana yayılmasına ve karmaşık bir hal almasına sebep olmuştur. Bunun yanında insan nüfusunun artması da eklenince suç soruşturmalarında çeşitli ihtiyaçlar ortaya çıkmıştır. Bunların başında suçluların kimliklerinin tespit edilmesi gelmektedir. Genellikle suç soruşturmalarında kimlik tespitinde yavaş olan eski geleneksel yöntemler kullanılmakta ya da veri madenciliği ve yapay zeka uygulamaları olan biyometrik sistemler (parmak izi sistemi, retina tarama vb.) kullanılmaktadır. Bu uygulamalarda da kişinin kendine ihtiyaç duyulduğu görülmekte bu da bizim karşımıza farklı bir problem olarak çıkmaktadır. Suç soruşturmalarında kimlik tespitinde hem hızlı hem de kişinin kendisine ihtiyaç duyulmayan ve aynı zamanda her zaman güncel kişi verileri olan bir sistem şarttır. Bu çalışma da yüz tanıma sistemi ile gerçek zamanlı örnek bir uygulamayla kişinin kendisine ihtiyaç duymadan hızlı bir şekilde kimlik tespiti yapılacağı örnek bir uygulama yapılmıştır. Bu uygulama ile bir fotoğraf, video veya bilgisayara bağlı bir kameradan kişilerin yüzlerini algılayan ve bilgisayarımızdaki veri tabanına kaydeden, sonrasında ise bu görüntü ile veri tabanındaki yüz görüntüleri karşılaştırılarak kişi kimlik tespiti yapılmaktadır. Uygulama da programa 10 adet fotoğraf verisi öğretilerek, her bir fotoğraf için 30 adet yüz verisi alınmış ve toplamda 300 fotoğraf bulunan bir veri kaynağı elde edilmiştir. Program test edildiğinde (12) adet yüz verisinden (1) tanesini yanlış tanıyıp (1) tanesini de tanıması gerekirken tanımamış, %83,33'lük doğru tahmin ve %36 hata payıyla da başarılı sayılabilecek şekilde sonuç vermiştir. Böylece, klasik olarak yapılan kimlik tespit yöntemlerine alternatif olarak çevrimiçi çalışan, kontrolü yapılabilen, otomatik olarak kimlik tespiti yapabilen ve yüz görüntülerinden kimlik oluşturabilen kişi tanıma uygulaması geliştirilmiştir.
Throughout history, developments in social life, economy, science and technology have affected human life in many areas, this effect has not only developed humanity in a good way, but also provided the development of humanity in the opposite direction. In addition, when the increase in the human population is added, various needs have emerged in crime investigations. The first of these is the identification of the criminals. Generally, old traditional methods that are slow in identification are used in crime investigations or biometric systems (fingerprint system, retina scanning, etc.) with data mining and artificial intelligence applications are used. In these applications, it is seen that the person needs himself, which is a different problem for us. In criminal investigations, a system that is both fast and does not require the person himself, and at the same time always has up-to-date personal data is essential. In this study, a sample application has been made with a real-time sample application with the face recognition system, in which the identity will be determined quickly without the need for the person himself. With this application, person identification is made by detecting the faces of people from a photo, video or a camera connected to the computer and recording them in the database on our computer, and then comparing this image with the face images in the database. In the application, 10 photographic data were taught to the program, 30 face data were taken for each photograph, and a data source with a total of 300 photographs was obtained. When the program was tested, (1) of (12) face data was incorrectly recognized and (1) was not recognized when it should have recognized the other, and it yielded results that could be considered successful with a correct prediction of 83.33% and an error margin of 36%. Thus, as an alternative to the traditional identification methods, a person recognition application that works online, can be controlled, can automatically identify and create identity from face images has been developed.