Geri Dön

Biyometrik tanıma

Biometrics recognition

  1. Tez No: 233146
  2. Yazar: AYSUN TAŞYAPI ÇELEBİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SARP ERTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Biyometrik sistemler, bireylerin fiziksel ve davranışsal özelliklerini tanıyarak kimlik saptamak için geliştirilmiş bilgisayar kontrollü sistemler olarak tanımlanabilir. Günümüzde kişiye özgü bilgileri kullandığı için biyometrik sistemlere artan bir ilgi vardır. Güvenlik sistemleri, kredi kartı doğrulama ve kriminal kimlik tanımlama gibi pek çok uygulamada kullanılmaktadır. Bu tez kapsamında güvenlik sistemleri içerisinde en çok tercih edilip kullanılan yüz tanıma ve iris tanıma yaklaşımları ile ilgili çalışmalar yapılmıştır. Yüz tanıma için yüz özelliklerinin konumlarını ve yüzün yönlenmesini tespit etmek üzere yüz özelliklerine uygun bir 1-bit dönüşümü önerilmiştir. 1-bit dönüşüm sonucunda oluşturulan ikili imgede önceden tanımlanmış bölgeler kapsamında k-ortalama yöntemi uygulanarak göz ve ağız kümeleri belirlenmiş ve daha sonra özellik çıkartımı için kullanılacak yüz imgesi elde edilmiştir. Yüz imgesine ayrık dalgacık dönüşümü ve ayrık kosinüs dönüşümü uygulanarak özellik vektörleri bulunmuş, destek vektör makineleri kullanılarak da sınıflandırma işlemi yapılmıştır. İris tanıma için de 1-bit dönüşümüne dayalı bir sistem önerilmiştir. 1-bit dönüşümü alınan iris bölgesi açısal ve radyal parçalama yöntemi ile bölümlenmiş ve özellik vektörleri elde edilmiştir. Bu tezde 1-bit dönüşümünün, yüz ve iris tanıma sistemlerinin başarımlarına katkısı gösterilmiştir. Özellikle iris tanıma için 1-bit dönüşümünün, literatürde yapılan çalışmalara göre çok iyi sonuçlar verdiği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Biometric systems can be identified as systems that are controlled by a computer to identify humans by recognising their physical or behavioral features. There is an increasing demand for biometric identification systems today because of their fundamental operation principle that is primarily based on human?s characteristic features. Security systems, credit card validation and criminal identification applications are some of the typical applications of biometric systems. In the scope of this thesis, iris and face recognition algorithms have been used for biometric identification purposes. A 1-bit transform is proposed in this thesis to obtain the position of the face features and the direction of the face. Eye and mouth clusters are identifed using k-means clustering on the predefined regions of the binary face image that is obtained by the 1-bit transform to determine the face region that is used for feature extraction. Feature vectors are obtained using the discrete wavelet and discrete cosine transforms which are applied to the face image and then classification is performed using support vector machines. Furthermore, again a 1-bit transform based method is proposed for iris identification. The iris region that is obtained by 1-bit transform operation is then segmented and then the feature vectors are obtained. The performance comparison of the proposed methods to already available methods is also made in this thesis. It has been especially shown that the 1 bit transform based iris identification method has better performance compared to methods proposed in the literature.

Benzer Tezler

  1. Geometrik tabanlı öznitelik çıkarma ve öznitelik füzyonuna dayalı parmak damar tanıma

    Geometric based feature extraction and finger vein recognition based on feature fusion

    FATİH TİTREK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER KAAN BAYKAN

  2. Bulut bilişim tabanlı gerçek zamanlı yüz tanıma sistemi

    Cloud computing based real time face recognition system

    İSMAİL KARAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL MURAT ÜNVER

  3. Özellik çıkarma ve sınıflandırma algoritmaları kullanılarak iris tanıma

    Iris recognition using feature extraction and classification algorithms

    KORAY POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BAHATTİN KARAKAYA

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDURRAHİM AKGÜNDOĞDU

  4. Hastane otomasyon sistemlerinde yüz tanıma sistemlerinin kullanımı

    Use of facial recognition systems in hospital automation system

    MEHMET ŞAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EDİZ ŞAYKOL

  5. İristen kimlik tanıma

    Identity recognition based on iris

    SİNEM ÖZER DURMUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET KEMAL GÜLLÜ