Biyometrik kimlik doğrulama için alan tabanlı tuşa basma dinamikleri analizi
Area based keystroke dynamics analysis for biometric authentication
- Tez No: 425748
- Danışmanlar: PROF. DR. YUSUF OYSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Bu tezde, tuşa basma dinamikleri kullanılarak biyometrik kimlik doğrulama sistemi ele alınmıştır. Tuşa basma verisinin toplanması ve modellenmesi için bir sunucu-istemci modeli geliştirilmiştir. Önceki tuşa basma dinamiklerine ilgili çalışmalardan farklı olarak sınıflandırma modeli için alan tabanlı bir özellik kullanılmıştır. Sanal klavye kullanılarak geliştirilen alan tabanlı özellik kullanıcıları ayırt etmede kullanılmıştır. Klavye tasarımının yapılabildiği ve alanların seçildiği bir yazılım geliştirilmiştir. Farklı alanlara sahip çeşitli klavye tasarımlarının oluşturduğu özellikler ile çeşitli kullanıcı grupları üzerinde makine öğrenmesi tekniklerinin kullanıldığı deneyler yürütülmüştür. Kullanıcı grupları 10, 25, 50 ve 100 kişiden oluşmaktadır. Doğruluğun kullanıcı sayısı ile ter orantılı olduğu görülmüştür. Daha yüksek başarı oranları alan tabanlı özelliklerin kullanılması durumunda gözlemlenmiştir. Doğruluğun en yüksek olduğu sonuçlar alan tabanlı özelliklerin kullanıldığı yapay sinir ağları sınıflandırıcısı ile elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a biometric authentication system for user identification through keystroke dynamics is discussed. A server-client system is developed to gather and model user data. Different from previous research on keystroke dynamics an area based feature is introduced to the classification model. Area based feature is developed and used as a discriminating feature via a virtual keyboard design. A software is developed for designing virtual keyboards and selecting areas. Experiments are conducted by designing different keyboards with different areas for classification of different users among several groups through machine learning techniques. User groups are formed from 10, 25, 50 and 100 persons. It is observed that accuracy is inversely correlated with group size. A higher accuracy is reported when area based feature is used. Top accurate results are obtained with area based features via Multilayer Perceptron classifier.
Benzer Tezler
- Yüz tanıma sistemleri verimlilik karşılaştırması
The efficiency comparison of facial recognition systems
BATUHAN İYİGEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Image processing methods for retinal vessel segmentation
Retina damarlarının ayrıştırılması için görüntü işleme yöntemleri
OZAN YÜKSEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇAĞIN KANDEMİR ÇAVAŞ
- Dokunma dinamiği ile mobil kullanıcılar için kimlik doğrulama
Mobile user authentication using touch dynamics
RIDVAN ÖZGÜVENİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMED OĞUZHAN KÜLEKCİ
- Development and evaluation of the authentication systems by using phase-only correlation palm print identificaton methods
Faz bazlı korelasyon yöntemi kullanılarak avuç içi tanıma kimlik doğrulama sistemlerinin geliştirilmesi ve değerlendirilmesi
MELİH BURAK ÇOŞKUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kemerburgaz ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ BAYAT
- Üç katmanlı güvenlik analizi yaklaşımına dayanan iris tanıma ile kimlik doğrulama
Authentication with iris recognition based on a 3-tier security analyis approach
YASEMİN SANDAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN KUTUCU