Shape-based hand recognition
Şekil tabanlı el tanıma
- Tez No: 179663
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NURDAL WATSUJİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: biyometri, bölümleme, el geometrisi, lekeleme, şabloneşleştirme, tanıma, biometrics, segmentation, hand geometry, smearing, templatematching, recognition
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Bu tezde, otomatik kişi tanımada kullanılan yeni bir algoritma önerilmektedir.Kişi tespiti, kişilerin ellerinin geometrik özellikleri kullanılarak yapılır. Elgeometrisi, kişi tanımada kişilerin el şekillerini kullanan bir biyometrik özelliktir. Buçalışmada, hem kişi doğrulama hem de kişi tanımlama amaçları için kullanışlı, basitve etkili bir algoritma sunulmuştur.Çalışmada önerilen algoritma üç temel bölümden oluşmaktadır : El kenarbölgesinin yani dış hatlarının çıkartılması için bölümleme, özelliklerin elde edilmesive tanıma. Bölümleme, arka plan ile el bölgesini ayırır, el ve parmak hatlarınıçıkartır. Özellik elde etme kısmı; parmakların uzunlukları, çeşitli yüksekliklerdeparmak genişlikleri ve avuç içi genişliğini özellik vektörü olarak bulur. Son kısımtanıma kısmı ise, giriş görüntüsünden elde edilen özellik vektörü ile veritabanınıkarşılaştırır ve doğrulama veya kişi tanımlama amacı için sonucu verir.Bu çalışma, hem doğrulama hem de kişi tanımlama için kişilerin sağ elgörüntülerini kullanmaktadır. Önerilen algoritma için gerekli olan kodlar Matlabprogramı ile yazılmıştır. Sistemin performansını tam olarak görebilmek için, önerilenalgoritma çok miktarda görüntü ile test edilmiştir. Sonuçta, % 97.44 kişi tanımlamaoranı ve % 98.72 doğrulama oranı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a new algorithm for personal recognition has been proposed.Personal recognition has been made using geometric features of the hand of theindividuals. Hand geometry is a biometric that identifies individuals by the shape oftheir hands. In this study, a smart, simple and an effective algorithm is presented forboth verification and identification of the people.The proposed algorithm consists of three major parts: Segmentation forobtaining the hand contours, feature extraction and recognition. Segmentation partseparates hand region from the background and extracts the hand and fingercontours. Feature extractor finds the lengths of the fingers, finger widths at differentheights of the fingers, and the width of the palm as a feature vector. Finallyrecognition part compares the feature vector obtained from the input image with thedatabase and gives the result for identification or verification purposes.This algorithm uses right hand images of the individuals for both verificationand identification purposes. The necessary codes for the proposed algorithm werewritten in Matlab software. To see the overall performance, the proposed algorithmhas been tested over a large number of images. It was obtained that the identificationrate for this algorithm is 97.44 % and verification rate is 98.72 % giving the leasterror.
Benzer Tezler
- Multimodal biometric verification and identification using face and hand
Yüz ve el kullanarak çoklu şekilde gerçekleme ve özdeşleştirme
ELİF SÜRER
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. LALE AKARUN
- Generative vs. discriminative models for vision based hand gesture recognition
Görüntü tabanlı el hareketi tanıma için üretici ve ayrıştırıcı modeller
CEM KESKİN
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY
- El çizimi diyagramların modifiye destek vektör makineleri ve grid tabanlı su havzası ile tanınması
Recognition of hand drawn diagrams using modified support vector machines and grid based watershed
ORHAN NOORULDEEN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ ALTUN
- Facial expression identification using texture and shape based features
Doku ve şekil bazlı özellikler kullanarak yüz ifadesi tanımlama
NURAY GÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN TORA
- Data association for object tracking in a shape-based sensory substitution system
Şekı̇l tabanlı duyusal ı̇kame sı̇stemı̇nde nesne takı̇bı̇ ı̇çı̇n verı̇ eşleşmesı̇
HOSSEIN POURGHAEMI ANBARDAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. GÖKHAN İNCE