Geri Dön

Shape-based hand recognition

Şekil tabanlı el tanıma

  1. Tez No: 179663
  2. Yazar: GÜLDEN AKAY ÖZBAY
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NURDAL WATSUJİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: biyometri, bölümleme, el geometrisi, lekeleme, şabloneşleştirme, tanıma, biometrics, segmentation, hand geometry, smearing, templatematching, recognition
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Multimodal biometric verification and identification using face and hand

    Yüz ve el kullanarak çoklu şekilde gerçekleme ve özdeşleştirme

    ELİF SÜRER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. LALE AKARUN

  2. Generative vs. discriminative models for vision based hand gesture recognition

    Görüntü tabanlı el hareketi tanıma için üretici ve ayrıştırıcı modeller

    CEM KESKİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY

  3. 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

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ ALTUN

  4. Facial expression identification using texture and shape based features

    Doku ve şekil bazlı özellikler kullanarak yüz ifadesi tanımlama

    NURAY GÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN TORA

  5. 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

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. GÖKHAN İNCE