Avuç izine dayalı kimliklendirme sistemlerinde kısıtlamasız aya örüntüsü çıkarımı ve uygulaması
Unrestricted palm pattern selection and implementation on palmprint based identification systems
- Tez No: 380434
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT EKİNCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ BULDU
- 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
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYBABA HANÇERLİOĞULLARI
- Performance enhancement of palm recognition system by robust machine learning approaches
Başlık çevirisi yok
LAYTH MOHAMMED ABBAS AL-MASHHADANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Accelerating molecular docking using machine learning methods
Kenetleme hesaplarının makine öğrenme metotları ile hızlandırılması
ABDULSALAM YAZID BANDE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. SEFER BADAY
- Avuç izinden kimlik tespiti için gerekli karakteristik özelliklerin incelenmesi
Characteristic features of palmprint for identification
CENGİZHAN YOLDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Adli TıpPolis AkademisiAdli Bilimler Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALİ TEKİNER