Geri Dön

Avuç içi damar izi ile biyometrik kimlik doğrulama arayüzünün gömülü sistem üzerinde tasarlanması

Designing biometric identification system with palm vein on an embedded platform

  1. Tez No: 425948
  2. Yazar: MUSTAFA CÖMERT
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ YILDIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mersin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

Avuç içi damar ağı görüntüsü biyometrik sınıflamaya uygun örüntüler verebilecek bir model olarak kabul edilmektedir. Avuç içi Damar ağı yapısı, eşsizlik bakımından öncel olup, görüntünün alınma yöntemleri, öncel işlemleri, öznitelik vektörlerinin çıkarılma metotları, sınıflandırma metotları üzerine çalışmalar yapılan biyometrik bir özelliktir. Yapılan çalışmalar sırasıyla doğruluk başarısı, işlem hızı, taşınabilir platformlara uygunluk ve güvenlik önceliklerinden bir ya da daha fazlasını kapsayacak şekilde yürütülmüştür. Bu tez çalışmasında ise avuç içi damar haritası okuma sensörü ve taşınabilir el ünitesi tasarlanmış ve prototipi üretilmiştir. Bu sistem kullanılarak yaş, cinsiyet bilgileri ve damar izleriyle özgün bir veri tabanı oluşturulmuştur. Bu veri tabanı üzerinde popüler öncel işlemler, öznitelik vektörlerini çıkarma ve sınıflandırma metotları denenmiş olup işlem hızlarıyla sonuçlar karşılaştırılmıştır. Yazılımsal ve donanımsal tüm bileşenler belirli birimler olarak tasarlanmış, yazılımsal ortam dili olarak Python kullanılarak, tüm bileşenler açık kaynak modüller olarak tanımlanmış ve Linux işletim sistemine sahip mini bir bilgisayar ortamı üzerinde çalıştırılmıştır. Çalışma sonunda avuç içi damar yapısının biyometrik sınıflayıcı olarak başarımı ile donanımsal ve yazılımsal güvenli bir arayüz oluşturularak, ürün olarak kullanılmaya uygun bir sistem kurulmuştur.

Özet (Çeviri)

Palm vein images are agreeable as a model which may give appropriate patterns to biometric classification. Palm veins that predecessor in point of uniqueness, are a biometric specification, studies work around methods of imaging, preprocessing procedures, methods of taking feature vectors and classification methods. Those studies go through with one or many of priorities which accuracy, processing speed, portability, and security. In this work, vein image capture system hardware had designed and prototype was produced, then with this system, genuine database was created with combining age and gender of test subjects. On this database, popular preprocessing methods, feature vectors taking methods and classification methods were tested and results are compared with speed vs accuracy. All the subsections which used in hardware and software defined as modules. Python has been used as software module programming on SBC (Single Board Computer) with Linux kernel. As a result, appropriate system has been built for both secured software and hardware interfaces with accuracy of biometric classification results of palm vein structure.

Benzer Tezler

  1. Mobil telefon kamerasından alınan bilek ve avuç içi görüntüleri ile biyometrik kimliklendirme

    Biometric identification with wrist and palmprint images captured by mobile phone camera

    ÖZDEN NİYAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM

  2. Yapay sinir ağları ile konuşmacı doğrulama sistemleri için saldırı tespiti

    Using artificial neural network on anti-spoofing for speaker verification

    BEKİR BAKAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEMAL HANİLÇİ

  3. Dokunmatik yüzeylerde kullanıcı tipinin analizi ve dokunma hassasiyetinin kullanıcı tipine göre belirlenmesi

    Analysis of user type on touchpads and determination of touch sensitivity by user type

    EGEMEN ENGİZEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEYİR ÖZCAN SEMERCİ

  4. Geometrik tabanlı öznitelik çıkarma ve öznitelik füzyonuna dayalı parmak damar tanıma

    Geometric based feature extraction and finger vein recognition based on feature fusion

    FATİH TİTREK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER KAAN BAYKAN

  5. Using GLCM based on LBP/data mining tools for human identification through palm vein image

    LBP/veri madenciliğine dayalı GLCM kullanarak avuç içi damar görüntüsü ile kişi tanıma

    FIRAS SHIHAB AHMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BİROL TİLKİ