Ear biometrics in personal identification
Kimlik tespitinde kulak biyometriği
- Tez No: 223761
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Bu tez biyometrik tabanlı, kimlik tespitine dayalı güvenlik sistemi geliştirme fikriyle başlayan çalışmanın bir parçasıdır. Günümüzde, biyometrik tabanlı ve türleri içinde en yüksek doğruluk oranına sahip parmak izi ve iris tarama yöntemleri kriminal vakalarda ve yüksek güvenlik gerektiren tesislerde kullanılmaktatır. Yüz tanıma hala gelişmekte olan bir biyometrik yöntemidir, fakat yapılan literatür araştırmalarında ortam ışıklandırması, makyaj, verilen poz, duygusal ifadeler ve estetik operasyonlar gibi yüz görünümü üzerinde etkisi olan faktörlerin yüz tanıma probleminde doğrudan yöntemlerin başarımını azaltacak yönde etkili olduğu görülmüştür. Dolayısıyla, yüz gibi erişimi kolay fakat onun gibi gündelik hayatın makyaj, duygusal ifadeler, bıyık ve sakal bırakma gibi faktörlerinden etkilenmeyecek bir biyometrik gereksinimi ortaya çıkmıştır. Alternatif biyometriğin başarımının yüzle kıyaslanabilir mertebelerde olması gerektiği açıktır. Araştırmaların devamında, tek yumurta ikizlerinin birbirlerine ne kadar benzeseler de kulak yapılarının farklı olduğu, kulağın 3 boyutlu olsa da yüz kadar detay içermediği ve kulağın yapısı itibariyle duygusal açılımlar ifade edilirken biçimini değiştirmediği görülmüştür. Bunların ışığında, kulak yüze karşı güçlü bir alternatif biyometrik olarak ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada, literatürde önerilen yöntemler kulak resimleri üzerine uygulanmıştır. Bu yöntemler veri kümesi olarak 2 boyutlu resimleri kullanan ve veri kümesi üzerinde sınıflandırma yapan, lineer yöntemlerdir. Yapılan çalışma sonunda görülmüştür ki, PCA, FLD, FLD'nın geliştirilmesiyle oluşturulan DCVA ve LPP yöntemlerinin kulak tanımadaki başarımları yüz tanımadaki başarılarından daha yüksektir. Bu yöntemlerin kulak tanımadaki doğru eşleştirme oranları, literatürde bulunan, yüz tanımadaki eşleştirme oranlarıyla karşılaştırıldıklarında daha yüksektir. Yapılan bu çalışmanın sonuçları biyometrik tabanlı kimlik tesbit yöntemleri için kulağın yüzden daha iyi bir alternatif olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis is one of the parts of a biometric based identity verification security system development project. Today, the most successful biometric based identification technologies such as fingerprint and iris scan are used worldwide in both criminal investigations and high security facilities. Face recognition is one of the developing biometric methods; however illumination, makeup, posing, emotional expressions and face-lifting reduce the success of face recognition. A new biometric which is not effected by any of the factors above is needed. The new biometric should be as successful as face recognition. Twins are identical but their ears differ from each other, ear is also 3-dimensional but it is simpler than face and emotional expressions do not affect the ear. In the light of this, ear is a good alternative to face, as a biometric. In this study, the methods presented in the literature are tested on ear images. These methods are linear classification algorithms that work on 2D image databases. It is found out that, PCA, FLD, modified FLD which is also known as DCVA and LPP has better results at ear recognition than face recognition. Ear recognition has higher hit rates, when compared with face recognition researches that are presented in the literature previously. The results of this study proved that ear is the best alternative to face at personal identification tasks.
Benzer Tezler
- Adli bilimlerde geometrik morfometik yöntemlerin uygulamaları
Applications of geometric morphometric methods in forensic sciences
ÖZGÜL YAHYAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
BiyolojiHacettepe ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MURAT AYTEKİN
DOÇ. DR. GÜLDEM ALEV ÖZKÖK
- Medyan sağlam genişletilmiş yerel ikili model ile el görüntülerinin kişi, yaş ve cinsiyete göre sınıflandırılması
Classification of hand images according to person, age and gender with the median robust extended local binary pattern
RAGHAD TOHMAS ESFANDIYAR ALALAWI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırşehir Ahi Evran Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRAH AYDEMİR
- Signature recognition using machine learning
Makine öğrenmesini kullanarak imza tanıma
SHALAW MSHIR ABDALLAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KAYA
- Çoklu-biyometrik verilerle görüntü damgalama
Image watermarking with multi-biometric data
AYSUN TUTAK ERÖZEN
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAN KAHRAMAN
- Yerel üçlü desen ile kulak görüntülerinin kişi, yaş ve cinsiyete göre sınıflandırılması
Classification of ear images according to person, age and gender with the local ternary pattern
ASAAD QAIS SHALAL ABO SOOT
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırşehir Ahi Evran Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRAH AYDEMİR