Kulak biyometrisi kullanarak görüntü işlem tabanlı kimlik tespiti
Image processing based identification by using ear biometry
- Tez No: 409999
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE ÇOMAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Küreselleşme ve teknoloji ile dünya üzerindeki sınırların ortadan kalkmasıyla insan etkileşiminin de sınırları değişmiştir. Gerek fiziki gerek sanal olarak dünyanın herhangi bir noktası ile etkileşim kurma hızı artmıştır. Birbiriyle ilişki içinde olan kişi sayısı bir hayli fazla olduğundan kişileri tanıma büyük bir problem haline gelmiştir. Kimlik tanıma ve kimlik doğrulama işlemlerini hem kullanışlı hem de güvenli hale getirmek çoğu sistem için öncelik oluşturmaktadır. Çoğu sistemde kullanılan şifre, parola, güvenlik kartı gibi bilinen ya da sahip olunan bir nesne kullanarak güvenlik sağlamak yerine doğrudan kişinin kendisini kullanma fikri gelişmiştir. Biyometri adı verilen ve kişinin kendisini oluşturan, bireye özgü davranışsal ya da karakteristik birtakım özellikler vardır. Biyometrik sistemlerde retina, iris, parmak izi, kulak, imza gibi karakteristik özellikler ile kimlik doğrulama ve kimlik tanıma işlemleri yapılmaktadır. Her bir biyometrik veri kullanılma amacına, güvenlik seviyesine ya da elde edilebilme şartına göre farklı sistemlerde kullanılmaktadır. Bu tezde kulak biyometrisi ile kimlik tanıma işlemi gerçekleştirilmiştir. Kullanılan kulak görüntüsü görüntü işleme yöntemleri ile istenen forma getirilmiştir. Literatürde var olan standart yöntemlerin aksine pek çok görüntü işleme ve iyileştirme yöntemi aynı anda kullanılarak kulak görüntüsünden kontur bilgisine ulaşılmıştır. Verilerde bir standart sağlamak için normalize edildikten sonra kayıt edilmiştir. Kimlik doğrulama ve kimlik tanımlama işlemlerini gerçekleştirmek içinde Hu momentleri baz alınarak eşleştirme yapılmıştır. Sistemde kullanılan AMI kulak veri tabanındaki farklı kişilere ait kulak görüntüleri kullanılarak, kimlik tanımada umut vaat eden sonuçlara ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
With the elimination of borders in the world by globalization and technology the boundaries of the human interaction has also changed. Both the physical and the virtually interaction speed of any point in the world has increased. The number of people who are in relationships with each other is considerable so recognizing people has become a major problem. To make identification and authentication procedures both convenient and secure is a priority for most systems. Instead of using something that own like security card or something that known like password, the idea of using the persons himself/herself improved. There are set of behavioral and characteristic features that are individual called biometrics. In biometric systems, authentication and identification procedures are performed by the features such as retina, iris, fingerprint, ear, signature. Each biometric data can be used in different systems according to the security level, obtaining condition or using ambition .In this thesis, identification procedure was carried out with ear biometrics. Ear images that are used convert to the desired form by image processing methods. Unlike standard methods in the literature many image processing and enhancement methods used simultaneously to reach ear contour from the ear image. To provide a standard for data, normalization process is done before recording. To perform authentication and identification, matching process is done by Hu moments. Using ear images belong to different people in AMI database, promising results have been achieved in recognition of identity.
Benzer Tezler
- Deep convolutional neural network based unconstrained ear recognition
Derin evrişimsel sinir ağı tabanlı kısıtsız kulak tanıma
FEVZİYE İREM EYİOKUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- ARM tabanlı gömülü sistemlerde kulak tanıma sisteminin gerçeklenmesi
Realizing of ear recognition system with arm based on embedded system
ÜMİT KAÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
- Age and gender classification from ear images
Kulak imgelerinden yaş ve cinsiyet sınıflandırma
DOĞUCAN YAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Çoklu-biyometrik verilerle görüntü damgalama
Image watermarking with multi-biometric data
AYSUN TUTAK ERÖZEN
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAN KAHRAMAN
- Medyan sağlam genişletilmiş yerel ikili model ile el görüntülerinin kişi, yaş ve cinsiyete göre sınıflandırılması
Classification of hand images according to person, age and gender with the median robust extended local binary pattern
RAGHAD TOHMAS ESFANDIYAR ALALAWI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırşehir Ahi Evran Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRAH AYDEMİR