Geri Dön

Biometric identification through hand vein patterns

El damar örüntüleriyle biyometrik tanıma

  1. Tez No: 270485
  2. Yazar: AYCAN YÜKSEL
  3. Danışmanlar: PROF. BÜLENT SANKUR, PROF. LALE AKARUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Yüz tanıma, iris tanıma ve parmak izi tanıma gibi birçok biyometrik sistem, kimlik tanıma ve doğrulama amacıyla yaygın bir şekilde çalışılmıştır. Deri altındaki damar ağını kullanan, damar örüntüleriyle biyometrik tanıma, yeni bir yaklaşımdır. Eldeki bu örüntülerin kişiye özgü olduğu ve büyüklükleri haricinde değişmediği sanılmaktadır. Damarlar deri altında gözlemlendikleri ve zengin ayırtedici özelliklere sahip olduklarından, bir kimliği kopyalama girişimi son derece zordur. Teklik, değişmezlik ve taklit edilemezlik gibi özelliklerinden dolayı damar örüntüleri güvenilir ve inandırıcı bir biyometrik tanıma adayıdır. Bu tezde, el damar örüntülerinin istatistiksel işlenmesine dayalı bir biyometri tekniği sunulmuştur. El damar veritabanı, kullanıcıların çanta taşıma, elastik bir topu sıkma, eli buz ile soğutma gibi damar örüntülerini değişmeye zorlayan işlemlere tabi tutulduğu gerçekçi koşullar altında toplanmıştır. Tanıma için şekil bilgisi ve görünüme dayalı yöntemlerin karışımı kullanılmıştır ve veritabanı üzerinde umut vaad edici sonuçar elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Many biometric systems, such as face, fingerprint and iris have been studied extensively for personal verification and identification purposes. Biometric identification with vein patterns is a more recent approach that uses the vast network of blood vessels underneath a person's skin. These patterns in the hands are assumed to be unique to each individual and they do not change over time except in size.As veins are under the skin and have a wealth of differentiating features, an attempt to copy an identity is extremely difficult. These properties of uniqueness, stability and strong immunity to forgery of the vein patterns make it a potentially good biometric trait which offers greater security and reliable features for personal identification. In this thesis, we present a novel hand vein database and a biometric technique based on the statistical processing of the hand vein patterns. The hand vein database has been collected under realistic conditions in that subjects had to undergo the procedures of holding a bag, pressing an elastic ball and cooling with ice, all exercises that force changes in the vein patterns. The applied recognition techniques are a combination of geometric and appearance-based techniques and good identification performances have been obtained on the database.

Benzer Tezler

  1. El damar izi kullanarak kimlik tespiti

    Identification through hand vein patterns

    MASOUMEH ZEHTAB NAYEBI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP TURGUT

  2. Yapay zeka yöntemleri ile el damar deseni tanıma

    Hand vein pattern recognition with artificial intelligence methods

    HASAN TUTUMLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NOVRUZ ALLAHVERDİ

  3. Makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak otomatik parmak damarı tanıma sistemi

    Automatic finger vein recognition system using machine learning algorithms

    MUSTAFA KOCAKULAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURETTİN ACIR

    PROF. DR. HAKAN GÜRKAN

  4. PPG (fotopletismografi) sinyalleri ile biyometrik tanımlama sistemi

    Biometric recognition system with PPG (photoplethysmography) signals

    AHMET REŞİT KAVSAOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET RECEP BOZKURT

    DOÇ. DR. KEMAL POLAT

  5. Biyometrik kimliklendirmede yüz tanımanın adli bilişim süreçlerine etkisi ve analizi

    The effect and analysis of face recognition on forensic information processes in biometric identification

    AQEEL SHIHAB AHMED JOLAQ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Savunma ve Savunma TeknolojileriAnkara Üniversitesi

    Adli Bilimler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RECEP ERYİĞİT