Feature extraction and fusion from visible light and near-infrared images for iris recognition
İris tanıma için görünür ışık ve yakın kızıl ötesi görüntülerinden öznitelik çıkarma ve birleştirme
- Tez No: 427995
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HALDUN SARNEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
İris geniş kabul gören ve kişi tanımada en güvenilir sonuçları veren biyometrik özelliklerden biridir, ayrıca havaalanları gibi belirli bölgelerde check-in ve iltica kontrolü için kullanılmaktadır. Bu sistemler yüksek doğruluk vermesine karşı, söz konusu kişinin hareketleri ve ortam ışıklandırması ile ilişkili gibi bazı kısıtlayıcı şartlar altında kullanıla bilmektedir. Aksi durumlarda ortaya çıkan düşük kaliteli iris tanımada performansın düşmesine neden olurlar. Bu tez çalışmasında asıl amaç, düşük aydınlatma şartlarında alınmış ideal olmayan iris görüntü verilerine sahip sistemin performansının yükseltilmesidir. iki yaklaşım kullanılmıştır: (1) iris dokusu özniteliklerinin sağlam çıkarılması (2) görünür ışık (GI) ve yakın kızıl ötesi ışık (YKI) altında alınan irisden elde edilen bilgilerin birleştirilmesidir. Bu tez boyunca, özniteliklerin çıkarılması için, işbirliksiz iris görüntüleri için 1D log-Gabor filtresine dayalı bir sağlam metod önerilmiştir. İkinci yaklaşımda ise, GI ve YKI irisden elde edilen özniteliklerin içindeki bilgileri kendi tamamlayıcı bilgilerine gore birleştirmekteyiz. YKI gürültü faktörlerine karşı yüksek seviye dayanıklılık sağlamasına karşın zengin bir iris dokusu içermemektedir. Bunun tam tersi olarak, GI görüntüleri ise bozucu faktörlerden etkilenmelerine karşın daha bilgi verici iris dokusu sağlamaktadır. UTIRIS üzerindeki deneysel sonuçlarımız control edilmeyen aydınlatma koşullarında alınmış GI ve YKI görüntüleri için birleştirme yaklaşımının etkinliğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Iris is commonly accepted as one of the most accurate biometric traits and has been successfully applied in such distinct domains as airport check-in or refugee control. Despite high accuracy of such systems, they can be used under some constraints associated with subjects' behavior and environmental illumination. Otherwise, emergent low quality iris images cause performance degradation in recognition. In this thesis, our main objective is to enhance system performance dealing with non-ideal iris images captured in uncontrolled lighting conditions. We followed two distinct approaches that are (1) robust extraction of iris texture features and (2) combination of obtained information from visible light (VL) and near infrared (NIR) iris images. In this thesis, for feature extraction, a robust method based on 1D log-Gabor filter is proposed against the non-cooperative iris images. In the second approach, we combine information in features obtained from VL and NIR iris images due to their own complementary information. NIR images provide high level of robustness against noise factors but they cannot yield texture-rich iris images. On the contrary, VL images provide more informative textures though suffer from degradation factors. Our experimental results on UTIRIS database demonstrate effectiveness of fusion approach where both NIR and VL images captured in uncontrolled lighting conditions.
Benzer Tezler
- Kızılötesi görüntü ve görünür görüntü füzyon metotlarının karşılaştırılması
Comparison of infrared image and visible image fusion methods
OĞUZHAN KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErzurum Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUR HÜSEYİN KAPLAN
- Yerel görünüm ve derin modeller kullanarak hibrit bir yüz tanıma yaklaşımı
A hybrid face recognition approach using local appearance and deep models
MERT ARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak benzer spektral özelliklere sahip doğal nesnelerin ayırt edilmesine yönelik bir metodoloji geliştirme
Developing a methodology for discriminating natural objects having spectrally similar features using very high resolution satellite imagery
İSMAİL ÇÖLKESEN
Doktora
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Deep learning-based object tracking system by using visual and thermal infrared fusion
Termal kızılötesi ve görünür bant kaynaştırma kullanarak derin öğrenme tabanlı nesne takip sistemi
ABBAS TÜRKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiModelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF SÜRER
DOÇ. DR. ERDEM AKAGÜNDÜZ
- Feature extraction and fusion techniques for patch-based face recognition
Yama-tabanlı yüz tanıma için öznitelik çıkarımı ve birleştirme teknikleri
BERKAY TOPÇU
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN ERDOĞAN