Page 3 - E-Tez Bülteni Mart 2025, SAYI 2

Tez Özeti

Yürüyüş, fiziksel temas veya açık rıza gerektirmeksizin kimlik tespiti yapılmasına olanak tanıyan davranış temelli bir biyometrik
özelliktir. Bu avantajları sayesinde, özellikle yüz veya parmak izi gibi fiziksel biyometrik özelliklerin elde edilemediği güvenlik odaklı
gözetim sistemlerinde kullanılabilmektedir. Yürüyüşten kişi tanıma, benzer varyasyon koşullarında yüksek doğruluk sunarken, farklı
varyasyonlar ile karşılaşıldığında hâlâ iyileştirilmeye açık bir araştırma problemidir. Yürüyüş, farklı vücut parçalarının eşgüdümünü
içeren davranışsal bir hareket olduğundan, her bir vücut bölgesinin tanıma üzerindeki katkısı farklılık göstermektedir. Buradan
hareketle çalışmada, yenilikçi bir katkı olarak yerel vücut bölgeleri üzerinde çalışan bir topluluk öğrenme yaklaşımı önerilmektedir.
Yatay vücut bölgelerinin her biri için ayrı bir derin öğrenme modeli eğitilmiş ve parçaları işleyen mimariye topluluk öğrenme
uygulanmıştır. Parça tabanlı öznitelikleri bütünleştirmek ve en ayırt edici olanları sentezlemek amacıyla, her bir vücut bölgesi için
farklı bir derin öğrenme modeli daha eğitilmektedir. Ayrıca, görünüme dayalı varyasyonların tanıma üzerindeki etkisini azaltmak
amacıyla, varyasyon içeren ve içermeyen görüntüler arasındaki mutlak farklara dayalı bir parça eleme yöntemi önerilmiştir.
Önerilen yöntem, CASIA-B ve Outdoor-Gait gibi yaygın yürüyüş veri setleri üzerinde test edilmiş ve tanıma doğruluğu ile
uygulanabilirlik açısından önemli iyileştirmeler sağlamıştır.

Anahtar kelimeler: Parça-tabanlı yürüyüş tanıma, Topluluk öğrenme, Biyometri, Derin öğrenme, Uzaktan kimliklendirme