Yaz tatilini geçirdiği Bodrum’da, maske takma konusunda yeterince duyarlı davranılmadığını gözlemleyen onsekiz yaşındaki lise son sınıf öğrencisi Saner Çakır, beş bin adet yüz fotoğrafı üzerinde çalışarak bir yazılım geliştirdi. Yazılım ile fotoğraf, video veya canlı yayın görüntüsü aracılığıyla bir alanda bulunan kişilerin maske takıp takmadığı tespit edilebiliyor.
İstanbul’da yaşayan 12’inci sınıf öğrencisi Saner Çakır, kalabalık alanlarda maske takılıp takılmadığını tespit edebilen bir yazılım geliştirdi. Projeyi hayata geçirmeye, yaz tatilini geçirdiği Bodrum’da karar verdiğini söyleyen Saner Çakır, “Bu yaz tüm uyarılara rağmen Bodrum’da pek çok kişinin maske takma konusunda duyarlı davranmadığına şahit oldum. Maalesef insanlar maske takmayarak yalnızca kendilerinin değil, hepimizin hayatını tehlikeye atıyor. Diğer taraftan özellikle kalabalık ortamlarda maske takmayanları tespit etmek pek de kolay değil. Bunun üzerine ne yapabileceğimi düşündüm. İlk etapta internet ortamı üzerinden eriştiğim beş bin adet maskeli ve maskesiz yüz fotoğrafı üzerinde çalışmaya başladım. Çeşitli programları kullanarak bir derin öğrenme (Deep learning) modeli oluşturdum. Bu model ile fotoğraf, video, güvenlik kamerası, drone veya kamera yayınları ile insanların maske takıp takmadıkları tespit edilebiliyor. Uygulama toplu taşıma gibi kamusal alanlarda veya konser gibi kalabalık etkinliklerde rahatlıkla kullanılabilir. Yazılım çok yüksek doğruluk oranıyla çalışıyor, yaptığım testlerde yüzde 99’un üzerine ulaştım” dedi.
Drone programlama ve makine öğrenmesi üzerine de çalışıyor
Programlama ve veri üzerine çalışmalarına lise birinci sınıfta başladığını anlatan Çakır, şöyle devam etti:
“Ortaokul yıllarında hedefim uzay ve uçak mühendisi olmaktı ancak dokuzuncu sınıfta bir üniversitenin düzenlediği kursa katılınca, bilgisayar, programlama ve veri işleme üzerine çalışmaya karar verdim. İlk başlarda video ve kitaplar, ardından çevrim içi kurslar aracılığıyla farklı programlama dillerini öğrenmeye başladım. Ardından arama kurtarma drone’ları için termal görüntülerde insanları tanıma, kamera görüntüsündeki bir obje veya insanı takip etme gibi özelliklere sahip bilgisayarlı görü (Computer vision) projeleri geliştirmeye başladım. Sonra yine çevrim içi platformlardan öğrenerek, QR kod doğrulaması ile teslimat drone’u, tamamen otonom kişileri takip edebilen video kayıt drone’u gibi geliştirmeler yaptım. Bu yıl ise bilgisayar görüsü üzerinde çok önemli bir gelişme olan makine öğrenmesi (Machine learning) üzerine çalışmaya başladım, bu da maske projemi geliştirmemin yolunu açtı. Hedefim yurt içinde veya yurt dışında, bu alanlarda kendimi geliştirebileceğim bir üniversiteyi kazanmak ve akademik imkânlarla çalışmalarımı daha da ileriye taşımak.”
