Biometrics for smartphones: Age recognition, gender recognition and identification
Akıllı telefonlar için biyometri: Yaş tanıma, cinsiyet tanıma ve kişi tanıma
- Tez No: 456353
- Danışmanlar: PROF. DR. ENSAR GÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Biometric, Identication, Classication, Feature, SmartPhone, Sensor, Accelerometer, Application, Biyometri, Kimlik Tanımlama, Sınıandırma, Öznitelik, Akıllı Telefon, Sensör, vmeölçer, Uygulama
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Şehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Identication, gender and age recognition are directly used especially in the security eld and there are many researches that are actively conducted nowadays about these topics. Sensors are required for this studies. But the large and constrained sensors make it dicult for the experiments to be practicable. On the other hand, the use of smartphones are becoming increasingly popular and becoming an integral part of our lives. Therefore, the method of providing the necessary sensors via smartphones is increasing. For this study, accelerometers were used which are built-in smartphones and preferred especially to recognize motions. In a nutshell, the purpose of this thesis is to present, the study was done to recognize identication, age, and gender using the accelerometer sensor in a smartphone and the results of these studies. To accurately classify the identication, age groups, and genders that make the activities of walking and running. We also aimed to determine that which motions gives us better success rates in this classication. In addition, we aim to compare between the ve dierent classication algorithms. For this purpose, to collect data, and to be able to use built-in sensors, compatible Android and IOS applications have been developed. Also, feature vectors were derived from the Matlab tool and classied by using the Weka Data Mining tool. Five dierent classiers have been studied and the performance evaluation and comparisons were made.
Özet (Çeviri)
Kimlik tanma ba³ta olmak üzere, cinsiyet tanma ve ya³ tanma konular özellikle güvenlik alannda do§rudan uygulamalar olan ve günümüzde aktif olarak çal³lan ara³trma konulardr. Tanmlama yaplrken gerekli olan sensor için ise hayatmzn ayrlmaz bir parças haline gelen akll telefonlarn kullanm da artmaktadr. Bu çal³mamzda özellikle eylem tanma için kullanlan ve akll telefonlarda bulunan ivmeölçer sensörü kullanlm³tr. Özetle bu tezin amac telefonlar üzerinde bulunan ivmeölçer sensörünü kullanarak, kimlikleri, ya³ gruplarn ve cinsiyetleri tanmlamaya yonelik yaplan çal³malar ve bu çal³malarn sonuçlarn de§erlendirmektir. Yürüme ve ko³ma hareketlerini yapan kimlikleri, cinsiyetleri ve ya³ gruplarn do§ru bir ³ekilde snandrabilmek ve yüksek ba³ar orannn hangi hareket ile sa§land§nn tespitini yapmaktr. Bununla birlikte be³ farkl snandrma algoritmas arasnda ba³arm kyaslamas yapmaktr. Bu amaçla veri toplayabilmek için, sensor olarak kullanabilecegmiz, hedeedi§imiz telefon modelleri ile uyumlu Android ve IOS uygulamalar geli³tirilmi³tir. Ayrca toplanlan verilerden öznitelik vektörleri Matlab aracl§yla elde edilmi³ ve snandrma Weka Data Mining Tool aracl§yla yaplm³tr. Be³ farkl snf üzerinde çal³ma yaplm³ olup, performans de§erlendirmesi ve kar³la³trmas hedeenmektedir.
Benzer Tezler
- Mobil bankacılık uygulamalarına giriş işlemi sırasında yüz tanıma teknolojisi kullanım eğiliminin teknoloji kabul modeli kullanılarak incelenmesi
An analysis of customer's intention to use of using face recognition method to login mobile banking applications using technology acceptance model
SEMİH KIZILSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR
- Augmenting authentication with behavioral biometrics in a mobile banking application
Mobil bankacılık uygulamasında davranışsal biyometri ile artırılmış kimlik doğrulama
OKAN ENGİN BAŞAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL
- Continuous authentication on smart phones through behavioral bio-metrics
Akıllı cihazlarda davranışsal biyometriyle sürekli kimlik doğrulama
HASAN CAN VOLAKA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilim ve TeknolojiGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL
- Continuous authentication with behavioral biometrics on mobile devices
Mobı̇l cı̇hazlarda davranışsal bı̇yometrı̇ kullanarak süreklı̇ kı̇mlı̇k doğrulaması
TONGUÇ ÇATAKLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL
- Image quality assesment and enhancement for robust face recognition
Yüz tanıma için imgelerin kalite ölçümü ve iyileştirilmesi
ONUR SERTKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL