Geri Dön

Bulanık kümelemeli yapay sinir ağları ile biyometrik tanıma

Biometric recognition with fuzzy clustering neural networks

  1. Tez No: 299269
  2. Yazar: HİLMİ ARIÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜBARİZ EMİNLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: YSA, BCO, DCT, DWT, biyometrik sistemler, iris tanıma, görüntü işleme, Artificial Neural Networks, Fuzzy Clustering Neural Networks, FCM, DCT, DWT, Biometric Systems, Iris Recognition, Image Processing
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Haliç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

Bu çalışmada Bulanık Kümelemeli Yapay Sinir Ağlarının (BKYSA) iki boyutlu bir örüntü tanıma problemi üzerine uygulanışı gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışma birçok biyometrik üzerine uygulanabilir şekilde geliştirilmiştir. Bu çalışma için biyometriklerden biri olan iris seçilmiş ve iris tanıma üzerine çalışma yapılmıştır.Öz nitelik vektörü elde edilirken Ayrık Dalgacık Dönüşümü (DWT) ve Ayrık Kosinüs Dönüşümü (DCT) yöntemlerinden yaralanılmıştır. Bulanık kümeleme (BK) algoritmalarından bir tanesi olan Bulanık C Ortalamalar (BCO) ile öznitelik vektörü üzerinde kümeleme yapılmış ve Yapay Sinir Ağları (YSA) ile de sınıflandırma gerçekleştirilmiştir.Çalışma yapılırken öncelikli olarak klasik YSA ile sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Bir sonraki adımda ise BKYSA kullanılarak sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. İki yöntemle de yapılan sınıflandırmaların test sonuçları karşılaştırılmıştır. BKYSA ile çalışıldığında veri boyutunda çok büyük oranlarda azalma olmuş, verilerin kalitesi artmış ayrıca sonuçların doğruluğu ve bir birlerine olan yakınlığı artmış ve eğitim süreleri büyük oranlarda kısalma olmuştur.

Özet (Çeviri)

In this thesis we applied Fuzzy Clustering Neural Networks to the 2D pattern recognition problem. The methodology is developed in this thesis can be applied to lots of biometrics. For this research Iris is chosen as a biometric and iris recognation is studied.Discrete Wavelet Transform (DWT) and Discrete Cosine Transform (DCT) are used for feature extraction. Feature Vectors are clustered using one of the Fuzzy Clustering algorithms which is Fuzzy C Means (FCM) and this clusters are classified with Artificial Neural Networks.First of all clusters are classified with classical Artificial Neural Networks. At the next step, clusters are classified with Fuzzy Clustering Neural Networks. Test results from both methods are compared. When working with Fuzzy Clustering Neural Networks the amount of data size decreased, quality of data increased, accuracy and precision of the results increased and also training time decreased.

Benzer Tezler

  1. Bulanık sinir ağ sisteminin ayarlanabilir parametrelerinin analizi ve uygulamaları

    Analysis of neuro-fuzzy system's tunable parameters and applications

    RAHİME CEYLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. YÜKSEL ÖZBAY

  2. Data driven optimization and applications in complex real-life problems

    Veri güdümlü optimizasyon ve kompleks gerçek hayat problemlerinde uygulamaları

    NURULLAH GÜLEÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR KABAK

  3. Zeki sınıflandırma ve kümeleme yöntemlerinin tıbbi tanı ve tedavide kullanımı

    The usage of intelligent classification and clustering methods in medical diagnosis and treatment

    UĞUR ERKİN KOCAMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN TAŞKIN

  4. Türkiye'deki otomobil sahipliğinin çok değişkenli istatistik yöntemlerle analizi

    Analysis with multivariate statistical methods of car ownership in Turkey

    HÜMEYRA BOLAKAR TOSUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET TORTUM

  5. Bulanık kümeleme analizi ile görüntüdeki yüzün tanınması

    Face identfication with fuzzy clustering analysis in images

    AYŞE MERVE GÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜBARİZ EMİNLİ