Geri Dön

Ear biometrics in personal identification

Kimlik tespitinde kulak biyometriği

  1. Tez No: 223761
  2. Yazar: BAHATTİN KOCAMAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. 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

  1. Adli bilimlerde geometrik morfometik yöntemlerin uygulamaları

    Applications of geometric morphometric methods in forensic sciences

    ÖZGÜL YAHYAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    BiyolojiHacettepe Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET MURAT AYTEKİN

    DOÇ. DR. GÜLDEM ALEV ÖZKÖK

  2. 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

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırşehir Ahi Evran Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRAH AYDEMİR

  3. Signature recognition using machine learning

    Makine öğrenmesini kullanarak imza tanıma

    SHALAW MSHIR ABDALLAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KAYA

  4. Çoklu-biyometrik verilerle görüntü damgalama

    Image watermarking with multi-biometric data

    AYSUN TUTAK ERÖZEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAN KAHRAMAN

  5. 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

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırşehir Ahi Evran Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRAH AYDEMİR