Geri Dön

İristen kimlik tanıma

Identity recognition based on iris

  1. Tez No: 259484
  2. Yazar: SİNEM ÖZER DURMUŞ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET KEMAL GÜLLÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  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: 61

Özet

Biyometrik sistemler, kişilerin fiziksel ve davranışsal özelliklerinden yararlanarak kimliklerinin tespit edilmesini sağlamak üzere geliştirilmiş bilgisayar kontrollü sistemlerdir. Biyometrik tanımanın temel avantajı, bir kart ya da şifre kullanmak yerine, kimliğinin onaylanmasını isteyen kişinin kendisini fiziksel olarak sisteme tanıtmak zorunda olmasıdır. Bu durum kullanım kolaylığı getirirken, sistemin güvenilirliğini de arttırmaktadır. Biyometrik sistemler, kişinin biyometrik özelliğini bir giriş verisi olarak elde edip, bu veriden anlamlı bölümü çıkaran ve bunu kullanarak oluşturduğu şablonu veritabanındaki diğer şablonlarla karşılaştıran örüntü tanıma sistemleridir. Bu tez kapsamında kişiler arasında yüksek derecede ayırt ediciliğe sahip olması, görüntüsünün elde edilmesinin kolaylığı, kişinin yetişkinlik hayatı boyunca değişmezliği gibi nedenlerden dolayı en güvenilir biyometrik özniteliklerden biri olarak kabul edilen irisi temel alan iris tanıma sistemleri ile ilgili çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Kullanılan veritabanındaki imgelerden iris bölgesinin elde edilebilmesi için, Canny kenar bulma algoritması kullanılmaktadır. Daha sonra Daugman'ın lastik levha (rubber sheet) modeli temel alınarak bulunan iris bölgesi standartlaştırılmaktadır. Gözkapakları ve kirpiklerin etkisini azaltmak için standartlaştırılmış iris imgesinden, orijinal iris imgesinde sağ ve soldaki 90 derecelik alanlara karşılık gelen bölgeler alınıp şablon olarak kullanılmaktadır. İris imgelerindeki anlamlı faz bilgisi Fourier Dönüşümü ile ortaya çıkartılıp, faz korelasyonu temelli bir eşleştirme yöntemiyle karşılaştırılarak karar verme işlemi gerçekleştirilmekte ve faz korelasyonunun iris tanıma sistemlerindeki başarımı değerlendirilmektedir.

Özet (Çeviri)

Biometric systems are computer controlled systems which are developed to perform identity recognition using physical and behavioral characteristics of human beings. The main advantage of biometric recognition is that the person who is looking for an identity approval has to introduce himself to the system physically, rather than using a card or a password. This increases the reliability of the system while also providing ease of use. Basically biometric systems are pattern recognition systems which use the input data captured from the biometric characteristic of a person to extract the meaningful area and then compare the template coded using this area against the other templates in the database. In the scope of this thesis, studies have been implemented for iris recognition systems based on iris which is accepted as one of the most reliable biometric characteristics due to reasons like its higher discrimination ratio between human beings, its invariance during an adult life of a person and its ease of being captured. Canny edge detection algorithm have been used in order to obtain the iris region from the images in the database. Then obtained iris region has been normalized based on Daugman's Rubber Sheet Model. Two regions corresponding to the two regions of 90 degrees in the right and left side of the original iris image have been taken from the normalized iris image in order to reduce the effect of the eyelids and the eyelashes. Decision making was performed by first extracting meaningful phase information in the iris images using Fourier Transform and then comparing the images using a matching algorithm based on Phase-only Correlation function. Thus the success of Phase-only Correlation function in iris recognition systems have been shown.

Benzer Tezler

  1. Sistemik hastalıkların iristeki belirtilerinin iris analizi yöntemi ile belirlenmesi

    Determination of iris symptoms of systemic diseases by iris analysis method

    FERDİ ÖZBİLGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇETİN KURNAZ

  2. Derin öğrenme yöntemleri ile güvenlik kamerası görüntülerinden apronlarda yer operasyonlarının gerçek zamanlı analizi

    Real-time analysis of ground operations on aprons from security camera images with deep learning methods

    BERNA YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ

  3. Çift modlu dıelektrik rezonatör (DR) filtre tasarımı

    Design of dual mode dielectric resonator (DR) filter

    SAİM EKİCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDEM YAZGAN

  4. Bilgisayar destekli iridoloji tarama sistemi

    Computer based iridology scanning system

    MERVE NUR ÖNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mühendislik BilimleriAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜR EMRE GÜRAKSIN

  5. Feature extraction and fusion from visible light and near-infrared images for iris recognition

    İris tanıma için görünür ışık ve yakın kızıl ötesi görüntülerinden öznitelik çıkarma ve birleştirme

    MOHAMMAD SHAHIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HALDUN SARNEL