Deri̇n Öğrenme Yöntemleri̇ İle Şüpheli̇ Davraniş Tespi̇ti̇

Abstract

Hızla gelişen teknoloji ile birlikte askeri, güvenlik ve bilişim sektöründe bilgi güvenliği sorunları meydana gelmiş bu sorunların çözümü için donanımsal ve yazılımsal yöntemler geliştirilmiştir. Görüntü işleme teknikleri yardımıyla bu güvenlik sorununa görüntüden şüpheli davranış tespiti ile gerçek zamanlı bir çözüm getirilmeye çalışılmaktadır. Görüntüden nesne ve pozisyon tanımlama, davranış belirleme ve derin öğrenme üzerine yapılmış birçok çalışma mevcuttur. Derin öğrenme, insanın düşünce yapısını veri setlerindeki örüntüler ile deneyimleyerek bilgisayara öğreten, yapay zekâ kavramının içinde barındırdığı makine öğrenmesi konusunun özel bir halidir. Makine öğrenme algoritmaları, belirlenmiş bir denkleme dayanmaksızın doğrudan bilgi verilerinden hesaplama yöntemlerini kullanarak öğrenir ve modellenirler. Derin öğrenme, yüz tanıma, plaka tanıma, nesne algılama, insansız hava araçlarında nesne tespiti, hareket algılama, otonom sürüş teknolojileri ile şerit tespiti gibi birçok gelişmiş sürücü yardım teknolojisi gibi problemleri çözmek için kullanılır. YOLO( You Only Look Once) algoritması, konvolüsyonel sinir ağlarını (CNN) kullanarak nesne tespiti yapan bir derin öğrenme algoritmasıdır. YOLO, konvolüsyonel sinir ağları ve benzerleri algoritmalara göre daha yüksek performansa sahip bir algoritma olduğundan; çalışma kapsamında gerçek zamanlı tespite en yakın performans elde edilmek istendiğinden, bu çalışmada YOLO algoritması ile çalışılmıştır. Gerçekleştirilen tez çalışması 3 adımdan oluşmaktadır. Birinci adımda 1116 etiketli görsel ile Marmara Üniversitesi Kriminal Davranış/Nesne Veri Seti(MÜKDN) oluşturulmuş, ikinci adımda derin öğrenme için kullanılan evrişimsel sinir ağı YOLOv4 modeli tasarımı ve konfigürasyonu yapılmıştır. Son olarak üçüncü adımda sistem eğitilmiştir. Evrişimsel sinir ağı ağırlıkları farklı sistemlerde kullanılmak üzere elde edilmiş ve proaktif model gerçeklenmiştir.