Geri Dön

Som algoritmasıyla parmak izi sınıflandırılmasının FPGA uygulaması

Fingerprint classification application using som algorithm in FPGA

  1. Tez No: 182364
  2. Yazar: YASEMİN CAN
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ALİ ZİYA ALKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: FPGA, Sinir ağları, Parmak izi, FPGA, Neural Network, Fingerprint
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, parmak izi sınıflandırılması yapay sinir ağı algoritmalarındanöz-düzenlemeli haritalama yöntemiyle gerçekleştirilmiştir. Öz-düzenlemeliharitalama algoritmasının ve biyolojik nöron davranışının FPGA' de sayısaldevrelerle gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Buna ek olarak, insan beyninin paralelişleme özelliği modellenerek algoritmanın işleme zamanının kısaltılmasıhedeflenmiştir.Öz düzenlemeli haritalama kullanılmasıyla sınıflandırma danışmansız öğrenme ilegerçekleştirilmiştir. Öz düzenlemeli haritalama yönteminde sınıf sayısı uygulamayagöre düzenlenebildiğinden, veritabanının en uygun yapıda düzenlenmesihedeflenmiştir.Danışmansız öğrenme ile daha önce eğitim aşamasında kullanılmayan parmakizlerinin de doğru sınıflandırılması hedeflenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this work the fingerprint classification is performed using the self-organizingmapping neural network algorithm. By modelling the self-organizing mappingalgorithm the biological neuron behaviour is implemented in the FPGA as digitalcircuits. In addition, the processing time is aimed to be shortened by modelling theparalel processing characteristic of the human brain.Classification is performed by unsupervised learning making use of self organizingmapping. Since the number of classes can be arranged according to theapplication, the database is aimed to be organized in the best possible structure.Correct classification of the non-trained fingerprints is also aimed withunsupervised learning in this work.

Benzer Tezler

  1. 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi

    Başlık çevirisi yok

    VEFA AHSEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU

  2. Kalıp hazırlama teknikleri dersinde ders araçlarının öğrenci başarısına etkisi

    Başlık çevirisi yok

    FATMA BAYRAKTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Giyim Endüstrisi ve Giyim Sanatları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HIFZI DOĞAN

  3. Helisel yayların statik karakteristiklerini ölçme ve kontrol etme cihazının tasarımı ve imalatı

    Design and manufacture of a device measuringand controlling the static characteristics of helical springs

    MUAMMER MUSULLUOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN

  4. Çeşitli rib örgülerin boyutsal özellikleri üzerine bazı araştırmalar

    Başlık çevirisi yok

    ARZU YAĞCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ARİF KURBAK