Hücresel sinir ağları ile parmak izi tanıma
Fingerprint recognition with cellular neural networks
- Tez No: 337197
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RİFAT EDİZKAN, YRD. DOÇ. DR. ERTUĞRUL SAATÇI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Parmak izi Tanıma, Hücresel Sinir Ağları, Fingerprint recognition, Cellular Neural Network
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Bu tez çalışmasında, Hücresel Sinir Ağları yaklaşımı ile yönden bağımsız parmak izi tanıma sistemi gerçekleştirilmiştir. Yönden bağımsız parmak izi tanıma sisteminin temeli; daha önce HSA (Hücresel Sinir Ağları) yaklaşımı ile gerçekleştirilmemiş çekirdek (core) ve delta noktasının tespitine dayanır. Fakat her parmak izinde çekirdek noktası bulunması olasılığı delta noktası bulunma olasılığına göre daha fazla olduğu için çalışmada çekirdek noktası tespiti esas alınmış ve delta noktası kullanılmamıştır. Parmak izi tanıma, parmak izi görüntüsünü iyileştirmek için ön işleme, veri tabanındaki parmak izleri ile karşılaştırma yapmak için özellik çıkarma, performansı artırmak için sahte özellik noktalarının elenmesi ve veri tabanı ile karşılaştırma yapmak için eşleme adımlarından oluşmaktadır. Bu adımlardan ilk ikisi HSA yaklaşımı ile gerçekleştirilmiştir.Önerilen yöntemin parmak izi tanımadaki başarımı, 50 adetlik parmak izi veri tabanı üzerinde yapılan deneylerle test edilmiş ve uygulamalar sonucunda %93 başarı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a rotation invariant CNN (Cellular Neural Networks) based fingerprint recognition system is introduced. The rotation invariant CNN based fingerprint recognition depends on delta and core point detection which is never implemented with CNN techniques before. Only core point detection was used here, because the availability of a core point in a fingerprint is more likely than a delta point. In fingerprint recognition, preprocessing is used to enhance the input fingerprint image, feature extraction is used for matching with database, false feature elimination is used to increase the system performance by eliminating the false feature points and matching process is used to compare feature points with the existing database. The first two steps were realized by means of CNN approaches. Fingerprint recognition efficiency of the proposed method has been tested by making the experiments on a fingerprint database containing 50 fingerprint images. It has been observed that the proposed method have been found to be successful with 93%.
Benzer Tezler
- A generalized localization framework for terrestrial and aerial systems
Kara ve hava sistemleri için genel bir konumlandırma çerçevesi
SALİHA BÜYÜKÇORAK EDİBALİ
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNEŞ KARABULUT KURT
- Hücresel sinir ağları ile medikal görüntü işleme
Medical image processing with cellular neural networks
ENİS GÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HALİS ALTUN
- Anahtarlamalı durum kontrollü hücresel sinir ağları tabanlı tigan benzeri sistem
Switched state controlled cellular neural networks based tigan-like system
FATMA AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENİS GÜNAY
- Rastgele markov alanları ve hücresel sinir ağları ile görüntü işleme
Image processing with markow random fields and cellular neural networks
MAHMUT ŞAMİL SAĞIROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Hücresel yapay sınır ağları ile alarm seslerinin sınıflandırılması
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM GENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ