Geri Dön

Dalgacık dönümü ve istatistiksel ölçümler kullanarak parmak izi tanımı

Fingerprint identification by using wavelet transform and statistical texture measur

  1. Tez No: 395537
  2. Yazar: THAER SULTAN
  3. Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. REZA ZARE HASSANPOUR
  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: İngilizce
  9. Üniversite: Çankaya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Bu tezde, parmak izi desen özelliklerine göre bir yöntem sunulmuştur. Aynı teknik parmak izi tanımlaması için kullanılır olmuştur. Önerilen parmak izi tanıma yöntemi, standart UPEK Parmak İzi veritabanı kullanılan MATLAB yazılım sistemi kullanılarak yapılmıştır. Bu tezde görüntü sıkıştırma için Daubechies Wavelet dönüşümü kullanılmıştır. Wavelet dönüşümü ilk seviye olarak yapılmıştır ve daha sonra Wavelet sonucu bir gri seviyeli eş-oluşum matrisi (GLCM) kullanarak öznitelikler hesaplanmıştır. Sonuçlar önerilen yöntemin yeteneğini kanıtlamıştır. Özellik çıkarımı çok fazla bilgi kaybetmeden eş-oluşum matrisi kullanılarak yapılmıştır. Görüntünün parmak izi sınıflandırma özellikleri bulunduktan sonra karşılaştırmalı simülasyon sonuçları Öklid mesafesi yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Uygun olduğu yerde bu algoritmaların birçok varyasyonları da uygulanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis a method has been proposed which is based on the features of fingerprints patterns. Same technique has been used for fingerprint identification. In proposed method fingerprint identification have been processed by using MATLAB, and we used the standard UPEK Fingerprint database. In this thesis we used wavelet transformation based on Daubechies wavelets for image compression. Here the first level of wavelet transformation is considered and then from the result of wavelet transform we took the gray level co-occurrence matrix GLCM. Results have proved the ability of the proposed method. Feature extraction is performed using Co-occurrence matrix without losing too much information. We have extracted the features of the fingerprints classification of image then the comparative simulation results measuring identified image is done by employing Euclidian distance method. Many variants scenario of these algorithms have also been implemented wherever it was appropriate.

Benzer Tezler

  1. 3B alzheimer MR görüntülerinin sınıflandırılmasında yeni yaklaşımlar

    New approaches to the classification of 3D alzheimer MR images

    MUHAMMET ÜSAME ÖZİÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERAL ÖZŞEN

  2. Ataletsel ölçüm birimi hatalarının belirlenmesi ve düzeltilmesi

    Detection and compensation of inertial measurement unit error

    YEŞİM GÜNHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET DEMİRER

  3. EEG sinyallerinin zaman-frekans gösterimlerinin derin öğrenme ile analizi sonucu alzheimer hastalığının tespiti

    Detection of alzheimer disease through deep learning analysis of EEG signals' time-frequency representations

    MERAL ASLAN DİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FIRAT KAÇAR

    PROF. DR. AYDIN AKAN

  4. Elektrokardiyogram işaretlerinin sıkıştırılması

    Compression of electrocardiogram signals

    MEHMET KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. TAMER ÖLMEZ

  5. Three essays on income inequality and finance

    Gelir eşitsizliği ve finans üzerine üç makale

    YUNUS SAVAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    EkonomiYıldız Teknik Üniversitesi

    İktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SENEM ÇAKMAK ŞAHİN