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: Biyometri, El tanıma, Yüz tanıma, Biometry, Hand recognition, Face recognition
- 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: Belirtilmemiş.
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
- Fusion of RGB and thermal image pairs for object and face liveness detection
Nesne ve yüz canlılığı tespiti için RGB ve termal görüntü çiftlerinin birleştirilmesi
MERVE ERŞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- 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
- Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi
Başlık çevirisi yok
MERİH BAYRAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE