OpenCV ile görüntü işleme tekniği ve Python programlama dili kullanılarak kamera üzerinden kişi yada kişiler için dikkat tespiti yapıldı. Kameradan yüz ve gözlerin tespiti gerçekleştirildi, kişinin ekrana doğru bakıp bakmadığı tespit edilerek dikkatli yada dikkatsiz sınıflandırması yapıldı. Kameradan yüzün ve gözlerin tespiti için OpenCV kütüphanesini aşağıda belirtilem modelleri kullanıldı. faceCascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml"); eye = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_eye.xml");
OpenCV kütüphanesi kullanılarak göz tespiti sonrasında kameradan dikkatli ve dikkatsiz örneklerinin herbiri için 100’er adet görüntü alındı. Alınan bu görüntüler dataset dosyasına, label verilerek kaydedildi. Dikkatli için 1 Label’i kullanıldı. Dikkatsiz örnekler için 2 Label’i kullanıldı.
Dataset dosyasından alınan her bir görüntü ve Label Id’leri için eğitme işlemi yapıldı. Eğitme işlemi sonrasında oluşturulan model, trainer dosyasının içine trainer.yml olarak kaydedildi.
Kamera üzerinden yüzlerin ve her bir yüzün gözleri için yine openCV ile tanıma işlemi yapıldı. Tanınan gözler ile model kullanılarak tahmin(predict) işlemi yapıldı. Yapılan tahmin ile gözlerin ait olduğu sınıf , yüzün çerçevesi üzerine yazıldı.
