Geri Dön

Biometric retina identification system based on neural networks

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 402251
  2. Yazar: SELİN ÜZELALTINBULAT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. RAHIB H. ABIYEV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: neural network, biometry of retina, recognition, retina based identification
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yakın Doğu Üniversitesi
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

In this thesis the design recognition system for retinal images using neural network is considered. Retina based recognition is perceived as the most secure method of identification of an identity. The retinal information is used to distinguishing individuals. The existing biometric techniques are described. The state of application of retina recognition is discussed. Biometry of retina, its basic elements and extraction of retina features are discussed. A processing method for extracting an invariant representation of such information from an image of retina is also discussed. The structure of recognition system of retinal images is presented. Preprocessing is applied to extract features from retinal images. Extracted features of retina are transformed to the input feature vector. This input vector is input for recognition module. Recognition is performed using neural network. Using learning algorithm the synthesis of recognition system is performed. The neural network is trained using retina patterns. Training of neural network based recognition system is performed using backpropagation algorithm. After training the neural system is applied for recognition. The structure of neural network used for retina recognition and its learning algorithm are described. The implementation of recognition system has been done using Matlab package. The thesis describes performance of retina based identification and discussion of obtained results.

Benzer Tezler

  1. Deep convolutional neural network based unconstrained ear recognition

    Derin evrişimsel sinir ağı tabanlı kısıtsız kulak tanıma

    FEVZİYE İREM EYİOKUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  2. A new structure of convolutional neural network for human identification by analyzing hand geometry images

    Başlık çevirisi yok

    HIBA KAREEM GHENA AL SHATTRAWI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİUÇAN

  3. İstatiksel modelleme ile konuşmacı tanıma

    Speaker identification with statistics modeling

    ÖMER ESKİDERE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FİGEN ERTAŞ

  4. Dokunma dinamiği ile mobil kullanıcılar için kimlik doğrulama

    Mobile user authentication using touch dynamics

    RIDVAN ÖZGÜVENİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMED OĞUZHAN KÜLEKCİ

  5. Konuşmacı tanıma yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi

    A comparative study of speaker recognition techniques

    CEMAL HANİLÇİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FİGEN ERTAŞ