Geri Dön

İris görüntülerinin analiziyle kimlik tanıma

Identity recognition trough analysis of iris images

PDF İndir

  1. Tez No: 290322
  2. Yazar: SEVAL BULUT
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NECLA TEKTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Teknik Eğitim, Electrical and Electronics Engineering, Technical Education
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Günümüz teknolojisinde ek güvenlik ihtiyaçlarına cevap verebilen biyometrik sistemler, kişilerin ve biyolojik ürünlerin sahip olduğu, özgün fiziksel ve davranışsal özellikleri kullanan bir örüntü eşleme sistemidir.Biyometrik sistemler, şifre hatırlama ya da kimlik taşıma gibi ihtiyaçlara gerek duymadan, sadece kişiye ait olan özellikleri kullanır. Bu sistemler kişiye ait bilgileri kaydedip bir veritabanı oluştururlar ve daha sonra her güvenlik sorgulamasında kullanırlar.Bu tez kapsamında yaşam boyu kararlı olması, ayrıt edici özelliklerinin diğer biyometrik tekniklere göre çok daha fazla olması, iyi korunan iç organ olması, taklit edilmesinin imkansız olması, uzaktanda görülebilmesi, yüksek rastgeleliğe sahip olması, genetik benzerliğin azlığı, görüntü alınırken herhangi bir temas olmadan kolayca alınabilmesi gibi nedenlerden dolayı irisi temel alan bir biyometrik tanıma sistemi üzerinde çalışılmıştır.Sistemde kullanılan veritabanındaki imgelerden iris bölgesinin elde edilebilmesi için, Canny kenar bulma algoritması ve Hough transformu kullanılmıştır. Alınan göz imgelerinde kestirilen iris imgesi kutupsal formdan dikdörtgen forma dönüştürülmüştür. Normalleştirilmiş iris deseni Gabor dalgacıkları ile konvolve edilmesiyle öznitelik çıkarım işlemi gerçekleştirilmiş ve filtre çıkışındaki gürültünün etkisini önlemek için çevrelenmiş piksellerin yoğunlukları ortalama olarak alınmıştır. Her bir fazör için iki data biti üreten her bir filtreyle faz dört seviyeye quantize edilmiştir. Son olarak eşleştirme için bitsel karşılaştırmalargerekli olduğundan Hamming uzaklığı kullanılmıştır. Çalışma sürecinde filtrelemeler, görüntü işleme gibi kullanılan süreçlerin tümü MATLAB ortamında gerçekleştirilmiştir.Bu tez çalışmasında gerçekleştirilen sistemin performansını test etmek için ROC analizi yapılmıştır. Analiz sonuçlarına göre, geliştirilen sistem kimlik tanımlama hassasiyeti ile tatmin edici sonuç sağlamıştır.

Özet (Çeviri)

Biometric systems which can response to additional security needs in peresent technology, is an image matching systems which uses original physcal and behavioral properties of which people their biological products have.Biometric systems use only properties of person, therefore remembering password or carrying ID card is not required. These systems record the personal information and make up a database, and then used for every security inquiry.In the scope of this thesis studies have been implemented for iris recognation systems based on iris which is accepted as one of the most reliable biometric characteristics due to reasons like its highes discrimination ratio between human beings, being a well-protected internal organ, being impossible to imitate, low genetical likeness and no contact while capturing the image.Canny edge detection algorithm and Hough transform have been used in order to obtain iris recognation from the images in the database. Iris image extracted from eye. Images have been trcensformed from polar form to rectangular form. In order to obtain the iris zone from the pictures on the data base used on the system, Canny edge detection algorithm and Hough transform were used. The iris picture which was cut at received eye pictures was transformed from circular form into rectangular form. Normalized iris design was convoluted by Gabor ripples and so, self-quality deduction procedure was obtained and, in order to prevent the effect of the noise at the filter outlet, the density of the surrounded pixels was taken on an average. The phase was encoded to four levels by each filter generating two data bits for each phaser. And finally, Hamming distance was used since bit comparisons were necessary for matching. During the study, all the processes such as filtrations, picture processing etc were done at MATLAB environment.ROC analysis has been carried out in order to test the performance of the thesis study. According to the analysis reports, the developed system has been provided satisfying results through ID recognition precision.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    328498

    Classification of hand images using geometric features

    Geometrik öznitelikler kullanarak el görüntülerinin sınıflandırılması

    NESLİHAN KARAKURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. METEHAN MAKİNACI

  2. Tez No

    523042

    Göz iris görüntülerinde kaotik yapının analizi

    Analysis of caotic structures in eye iris images

    HÜSNİYE KEVSER BAYRAKTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN HİLMİ KOÇAL

  3. Tez No

    825149

    Recognition of iris images in the presence of noise

    Gürültü durumunda irıs görüntülerinin tanıması

    MARYAM ESKANDARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDoğu Akdeniz Üniversitesi-Eastern Mediterranean University

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNSEN TOYGAR

  4. Tez No

    134562

    Güvenlik amaçlı iris tanıma

    Iris recognition for security purposes

    OSMAN ŞİRVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURHAN TUNALI

  5. Tez No

    700147

    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

Geri Dön