🦏 RhinoAI: Smart Rhinoplasty Detection App

Mobil cihazlar üzerinden rinoplasti (burun estetiği) analizi yaparak, yanıltıcı içerikleri tespit eden yapay zeka tabanlı Android uygulaması.

---

🎯 Projenin Amacı / Project Purpose

Sosyal medya ve dijital platformlarda paylaşılan "öncesi-sonrası" estetik görsellerinin doğruluğunu cihaz üzerinde (Edge AI) denetleyerek;

• ❌ Yanıltıcı İçerikleri Tespit Etmek: Manipüle edilmiş estetik görsellerini yakalamak,
• 🛡️ Şeffaflık Sağlamak: Tüketicileri hatalı bilgilendirmeden korumak,
• ⚡ Mobil Çözüm: Ağır sunucu süreçlerine gerek kalmadan, yapay zeka analizini doğrudan kullanıcının cebine taşımak.

---

## 📸 Ekran Görüntüleri / App Screenshots

         

Anasayfa ve analiz sonuç ekranları

Not: Uygulamanın anasayfasına ve analiz sonuç ekranlarına ait görseller yukarıda yer almaktadır.

---

🛠️ Kullanılan Teknolojiler & Modeller / Tech Stack

Proje, derin öğrenme modellerinin mobil platformlarda en verimli ve hızlı şekilde çalışması için optimize edilmiştir.

Mimari Yapılar ve Edge AI:

• 🚀 Vision Transformer (ViT) - Ana Model (Mobil donanımlara uyarlanmış .tflite formatı)
• 🧠 Google ML Kit - Yüz takibi (Face Detection) ve burun bölgesi izolasyonu (Face Mesh)

Mobil Geliştirme (App):

• 💻 Kotlin & Jetpack Compose (Material3)
• 📸 CameraX & Coil - Kamera yönetimi ve görüntü işleme

---

📊 Analiz ve Sonuçlar / Analysis & Results

• 👥 Çoklu Fotoğraf Doğrulaması: Yüz biyometrisi ile seçilen fotoğrafların aynı kişiye ait olup olmadığı kontrol edilir.
• 🎯 Hassas Kırpma (Precision Cropping): Görüntüdeki sadece cerrahi müdahale yapılan burun bölgesi izole edilir, arka plan gürültüsü modele sokulmaz.
• 🤖 Cihaz Üzerinde Analiz (On-Device Inference): İnternet bağlantısı gerektirmeden çalışarak gizliliği korur ve %100 offline olarak bir doğallık/güven skoru (confidence score) üretir.

---

📁 Proje Klasör Yapısı / Folder Structure

RhinoAI/
├── app/src/main/java/.../rhinoplasty/ # 💻 Kotlin kaynak kodları ve Compose UI ekranları
├── app/src/main/assets/               # 🧠 Edge AI için optimize edilmiş TFLite modelleri
├── app/src/main/res/                  # 🎨 Uygulama ikonları, temalar ve statik kaynaklar
├── build.gradle.kts                   # ⚙️ Gradle bağımlılıkları ve modül yapılandırması
└── README.md                          # 📖 Proje dokümantasyonu

⚙️ Ön Koşullar / Prerequisites

Projeyi bilgisayarınızda sorunsuz bir şekilde derleyip çalıştırabilmek için aşağıdaki yazılımların kurulu olduğundan emin olun:

🟢 Android Studio: En güncel kararlı sürüm (Latest stable version).

☕ Java Development Kit (JDK): JDK 17 veya üzeri.

📱 Test Cihazı: Fiziksel bir Android cihaz veya Android Studio üzerinden yapılandırılmış bir Sanal Cihaz (Emulator).

🚀 Kurulum ve Kullanım / Installation

Projeyi yerel bilgisayarınızda (Android Studio) çalıştırmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:

1. Repoyu Klonlayın (Clone the repository):

   git clone https://github.com/denizkilinc2/RhinoAI.git

2. Projeyi Açın ve Senkronize Edin:

Android Studio'da File > Open menüsünü kullanarak indirdiğiniz projeyi seçin.

Gerekli kütüphanelerin inmesi için Gradle senkronizasyonunun (Sync) tamamlanmasını bekleyin.

3. Uygulamayı Çalıştırın:

Fiziksel bir Android cihaz bağlayarak veya Emülatör üzerinden yeşil renkli Run (▶️) butonuna basarak uygulamayı derleyin.

🔑 Önemli Notlar / Important Notes

Kamera İzni: Uygulamanın yapay zeka destekli akıllı tarama özelliklerini kullanabilmesi için ilk açılışta talep edilen "Kamera Erişim İzni"ni onaylamanız gerekmektedir.

Gizlilik (Privacy): Uygulama, görüntü analizi yaparken hiçbir veriyi dış sunuculara göndermez; tüm derin öğrenme süreçleri cihaz üzerinde (on-device) gerçekleşir.

👨‍💻 Geliştirici Ekip / Developers

Deniz Kılınç

Elif Onat