Geri Dön

Geometry based hand vein biometry

Geometriye dayalı el damar biyometrisi

  1. Tez No: 312069
  2. Yazar: PINAR SAĞLAM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. 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: 2012
  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: 107

Özet

Bir insana ait el damarlarıın yapısının boyu dışındaki özelliklerinin zamanla değişmeyişi ve kişiye özgü oluşu,el damar verilerine dayalı biyometrik taıma sistemleri kurma fikrinin ortaya atılmasını sağlamıştır.Bu tezde el damar verilerinin geometrisine dayalı biyometrik taıma sistemlerinde kullanılmaküzere, yeni algoritmalar oluşturulmuştur. Yaklaşım, kayıtlı imgeler ve test imgeleri olarakherhangi bir kısıtlama olmadan, doğal pozlarında, yakın kızıl berisi bantlarda kaydedilmişel damar imgelerini kullanmaktadır. İmgelerdeki damar verilerinin görünürlüğünü arttırmakiçin Gabor filtre bankasından yararlanılmıştır. Gabor filtre bankasının bu amaç içinkullanılması el damar biyometrisinde bir yeniliktir. Dahası, yaklamımız yanlış çıkarılmış eldamar özniteliklerine karşı gürbüzdür. Sistemimiz öncelikle el damar imgelerinden ilgibölgesini çıkartır Bu bölgeye Gabor filtre bankası uygulanarak ilgili bölgedeki damarlardaha da görünür hale getirilir. Geliştirilmiş ilgili bölge üzerine eşikleme, iskelet çıkartmave Çizgi Kenar Haritası (LEM) çıkarma yöntemleri uygulanarak, damar yapısıLEM ve cizgeye dönüştürülür. Kimlik eşleştirmesinden önce, hatalı kayıtlamanın LEMüzerindeki etkilerini gidermek için tercihi iki farklı hizalama yöntemi kullanılır. Bunlardanbiri ana nokta eşleştirmesine, diğeri ise yinelemeli LEM aktarımına dayanmaktadır.Kimlik eşleştirmesi için çeşitli benzerlik puanı ölçme metrikleri kullanılmıştır. BunlarÇizgi Hausdor Mesafesi (LHD), Ağırlılı Çizgi Hausdorff Mesafesi (WLHD), DeğiştirilmişÇizgi Hausdorff Mesafesi (MLHD) ve Çizge Düzenleme Uzaklığı (GED)'dir. WLHD veMLHD, LHD metriğinin düzenlenmesi sonucu el damar verilerinde kullanılmak üzereözelleştirdiğimiz metriklerdir. GED metriğine dayalı hesaplama yapabilmek için biralgoritma geliştirilmiştir. GED, incelenen çizgenin model çizgeye benzemesi içinüzerinde yapmamız gereken en az maliyetteki değişikliğe verilen isimdir.Yaptığımız deneyler, çizgi mesafesine dayalı metriklerin, GED'ye göre dahaiyi sonuçlar verdiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

This thesis documents a study in which new algorithms are developed for geometrybased hand vein biometry. Hand vein patterns are assumed not to change overtime except in their size, and they are unique to each individual, hence researchers aimto construct a biometric control system based on hand vein patterns. The approachproposed here is using free-posture captured near infrared hand vein images for bothenrollment and test. We utilize Gabor filters banks to enhance the visibility of handvein segments which is a new thing in hand vein biometry literature. Furthermore, it isrobust against wrongly aligned hand vein features. The region of interests (ROIs) areextracted from hand vein images. In order to increase the visibility of hand veins inthese ROIs, Gabor filter bank approach is applied. Enhanced ROIs facilitate to extractvein line segments as geometric features. To extract these line segments; thresholding,skeletonization and line edge map (LEM) extraction methods are applied on enhancedROIs, respectively. These methods yield the LEM and the graph version of a hand veinstructure. Before identity matching, a preprocessing stage is configured to alleviate theefects of wrong registrations. There are two different methods for alignment correction.The first one is based on keypoint matching, whereas the other is based on translatingthe compared LEMs iteratively. Last but not least, identity matching is done by severaldistance measurement metrics, namely, line segment Hausdor distance (LHD),weighted line segment Hausdorff distance (WLHD), modified line segment Hausdorffdistance (MLHD) and graph edit distance (GED). WLHD and MLHD are different versionsof LHD, that we specialized for hand vein biometry. Additionally, an algorithmis developed to make a measurement on Graph Edit Instance (GED) metric. GED isdefined as the least cost graph edit operation sequence which is used to transform onegraph to another. By examining each metric, we notice that line segment matchingbased methods give more promising results than graph matching.

Benzer Tezler

  1. Design of a new biometric system based on hand geometry images using deep learning methods

    El geometrisi görüntüleri ile derin öğrenme yöntemlerini kullanarak yeni biyometrik sistem tasarımı

    HASAN NAJAT SHAKIR SHAKIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN

  2. Alzheimer amiloid beta peptidine ait farklı amino asid dizilerinin polielektrolitler ile konjugasyon reaksiyonlarının incelenmesi

    Investigating conjugation reactions between different alzheimer's amyloid beta peptide sequences with polyelectrolytes

    BAŞAK İŞCANI EROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    BiyomühendislikYıldız Teknik Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP AKDESTE

  3. Dikdörtgen kesitli yapay pürüzlülük için pürüzlülük fonksiyonu korelasyonları

    The Correlations of roughness parameters for two dimensional rectangular ribs in the channels

    ARİF ŞİRİNTERLİKÇİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. ALPİN KEMAL DAĞSÖZ

  4. Human identification and verification by hand geometry information

    El geometri bilgileri ile insan tanımlama ve doğrulama

    MUSTAFA KANAAN MUSTAFA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN ŞENGÜL

  5. Shape-based hand recognition

    Şekil tabanlı el tanıma

    GÜLDEN AKAY ÖZBAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NURDAL WATSUJİ