A Hybrid biometric system: Combining hand and face verification
Melez bir biyometrik sistem: El ve yüz onaylamanın birleştirilmesi
- Tez No: 129326
- Danışmanlar: PROF. DR. LALE AKARUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
ÖZET MELEZ BİR BİYOMETRİK SİSTEM: EL VE YUZ ONAYLAMANIN BİRLEŞTİRİLMESİ İnsanların biyometrik yöntemlerden yararlanılarak tanınması günümüzün bilgi toplumlarında gittikçe daha fazla önem kazanmakta ve biyometrik sistemlerin artan bir şekilde kullanılmasına yol açmaktadır. Şimdiye kadar, parmak izi, yüz, ses, el geometrisi, iris gibi birçok biyometrik özellik kapsamlı bir şekilde araştırılmış ve çeşitli uygulamalarda basan ile kullanılmıştır. Ancak tek bir biyometrik özellik kullanan biyometrik sistemlerin bir takım sınırları vardır ve istenen başarımı sağlayabilmek için birden fazla biyometrik özelliğin birleştirilmesi gerekebilir. Çoklu biyometrik sistemler daha güvenilir ve dayanıklıdırlar ve daha yüksek başarıma sahiptirler. Bu çalışmada, kullanıcılardan gördükleri yüksek kabul oranı ve kolay kurulum- ları nedeni ile biyometrik özellikler olarak el ve yüz kullanılmıştır. Üç ayrı uzman kullanılarak bir kullanıcı onaylama sistemi hasırlanmış ve bu üç uzmanın başarımları karşılaştırılmıştır. Birinci uzman el geometrisi ve parmakların örtük çokterimli mod ellerini kullanmaktadır, ikinci uzman yüzün özyüzler metodu ile gösterimine, üçüncü uzman ise Gömülü Saklı Markov Modelleri ile temsil edilmesine dayanmaktadır. Bu uzmanların çıktılarını birleştirmek için Toplam Kuralı, Bayes yaklaşımı, Lojistik Re- gresyon, Doğrusal Ayırtaç Analizi ve Yapay Sinir Ağları kullanılmış ve farklı yöntemlerin başaranları 25 kişilik bir veritabanı kullanılarak karşılaştırılmıştır. Sonuçlar uzman çıktılarının birleştirilmesinin her durumda daha iyi sonuç verdiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT A HYBRID BIOMETRIC SYSTEM: COMBINING HAND AND FACE VERIFICATION Person identification using biometric methods is getting more and more im portant in today's information society; resulting in increased utilization of biometric systems. Up to now, many biometric properties like fingerprint, face, voice, hand ge ometry, iris have been extensively studied and used in several applications successfully. However, biometric systems using a single biometric characteristic have some limita tions and we may need to combine multiple biometrics for the desired performance. Multi-modal biometric systems are more reliable, have larger tolerance and provide better performance. In this work, we chose hand and face as our biometric characteristics, because of their high user acceptance and easy setup. We implemented a user verification system using three distinct experts, and compared their individual performances. The first expert is based on hand geometry and implicit polynomial fit of the fingers, second one is based on Eigenface coding of faces and the third one relies on Embedded Hidden Markov Models. We used Sum Rule, Bayesian approach, Logistic Regression, Fisher's Linear Discriminant and Neural Networks for combining these scores, and compared their performances on a 25-person multi-modal database. The results showed that combining expert outputs always results in increased system performance.
Benzer Tezler
- Yerel görünüm ve derin modeller kullanarak hibrit bir yüz tanıma yaklaşımı
A hybrid face recognition approach using local appearance and deep models
MERT ARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Konuşmacı ve konuşma tabanlı kaskad biyometrik kontrol sistemi tasarımı
Cascaded biometric control system based on speaker and speech recognition
ROAYA SALHALDEN ABDALRAHMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
BiyomühendislikYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİHAN KAHRAMAN
- Yüz biyometrik sistemlerinde sahteciliklerin tespiti
Spoofings detection in facial biometric systems
UĞUR TURHAL
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VASİF NABİYEV
- Biyometrik tanı yöntemlerinde kişisel veri güvenliği arttırılmış sistem tasarımı
Increased personal data safety system design in biometric diagnosis methods
HATİCE KÜBRA KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ YILDIZ
- Derin öğrenme kullanarak konuşma bölütlerinin tespiti için optimal özellik parametre kümesi belirleme
Determining optimal feature parameter set for detection of speech segments using deep learning
ÖZLEM BATUR DİNLER
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN