Geri Dön

Avuç izine dayalı kimliklendirme sistemlerinde kısıtlamasız aya örüntüsü çıkarımı ve uygulaması

Unrestricted palm pattern selection and implementation on palmprint based identification systems

PDF İndir

  1. Tez No: 380434
  2. Yazar: ELİF BAYKAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT EKİNCİ
  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: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Avuç izi tanıma sistemi, günümüzde bireyin kimliğini tespit etmek için yaygın olarak kullanılan önemli bir teknolojidir. Bu alanda yapılan çalışmalarda yüksek başarı elde edilmesine rağmen temaslı sistemlerde hijyen, temassız sistemlerde ise biyometriğin kısıtlamasız duruşundan kaynaklanan sorunlarla karşılaşılmıştır. Bu sorunların giderilmesi kısıtlamasız örüntü seçimine ve tanımaya imkan vermektedir. Tez çalışmasında, insan görme sisteminden esinlenilerek geliştirilen ikili (stereo) kamera sistemi gerçekleştirilmiştir. Bu sistemde, kameralar üzerine düşen nesnelerin 3B uzaydaki konumları belirlenerek avuç bölgesinin duruşu tespit edilmiştir. Bu bilgiler kullanılarak görüntü üzerinde geometrik düzeltmeler yapılmış ve görüntüler 2B ortama aktarılmıştır. Ek olarak, bu görüntülerden tanımada kullanılacak avuç izi örüntülerini elde edebilmek için Aktif Görünüm Modeli kullanılmıştır. Örüntü tanıma sürecinde, dalgacık dönüşümü uygulanmış görüntülerde avuç izi özelliklerinin çıkarılması amacıyla Çekirdek Fisher Ayırtacı, sınıflandırmada ise temel yöntemler kullanılmıştır. Önerdiğimiz yöntemde kısıtlamasız ancak düzeltilmiş avuç izi örüntülerinden elde edilen tanıma başarısının, kısıtlamalı avuç izi örüntülerinden elde edilen tanıma başarısından daha düşük, kısıtlamasız ve düzeltilmemiş avuç izi örüntülerinden elde edilen tanıma başarısından ise daha yüksek olması hedeflenmiştir. Sonuçta kısıtlamasız ancak düzeltilmiş örüntülerde %93 oranında tanıma performansı elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Palmprint recognition system is an important technology which is commonly used for personal identification nowadays. Although high success is achieved in previous studies in this area, there are still some problems. While hygiene is the main problem of contacted palmprint recognition systems, contactless palmprint recognition systems are faced with the problems that arise from unrestricted pose of the biometrics. Eliminating these problems makes unrestricted pattern selection and recognition significant. In this thesis, stereo camera system, which is originated from human visual system, is used. In this system, pose of the palm is determined by calculating 3D coordinates of the two images of the palm in two different cameras of stereo camera system. Geometric corrections are performed on these images by using these information and images are projected on 2D space. In addition, Active Appearance Model is used for obtaining palmprint patterns, that are used for recognition, from these images. In recognition stage, Kernel Fisher Discriminant method is used for getting palmprint features from images that wavelet transform is applied on. In classification stage, basic methods are used. Purpose of our method is to provide a recognition performance on unrestricted but corrected palmprint patterns that is worse than the recognition performance on restricted palmprint patterns but better than the performance on unrestricted but uncorrected palmprint patterns. As a result, 93% recognition performance is achieved on unrestricted but corrected patterns.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    304619

    Görüntü işlemeye dayalı avuç içi izinin yapay sinir ağı ile tanınması

    Recognition of palmprint based on image processing with artificial neural network

    ENES ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ BULDU

  2. Tez No

    705064

    Makine öğrenmesi yaklaşımları ile avuç içi tanıma sisteminin geliştirilmesi

    Development of palm recognition system with machine learning approaches

    NADIM MILOUD ALFATOURI SHARIF

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYBABA HANÇERLİOĞULLARI

  3. Tez No

    672286

    Performance enhancement of palm recognition system by robust machine learning approaches

    Başlık çevirisi yok

    LAYTH MOHAMMED ABBAS AL-MASHHADANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  4. Tez No

    857941

    Accelerating molecular docking using machine learning methods

    Kenetleme hesaplarının makine öğrenme metotları ile hızlandırılması

    ABDULSALAM YAZID BANDE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. SEFER BADAY

  5. Tez No

    428233

    Avuç izinden kimlik tespiti için gerekli karakteristik özelliklerin incelenmesi

    Characteristic features of palmprint for identification

    CENGİZHAN YOLDAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Adli TıpPolis Akademisi

    Adli Bilimler Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALİ TEKİNER

Geri Dön