Geri Dön

Biometrics for smartphones: Age recognition, gender recognition and identification

Akıllı telefonlar için biyometri: Yaş tanıma, cinsiyet tanıma ve kişi tanıma

PDF İndir

  1. Tez No: 456353
  2. Yazar: KAMİLE NUR SEVİŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ENSAR GÜL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Biometric, Identication, Classication, Feature, SmartPhone, Sensor, Accelerometer, Application, Biyometri, Kimlik Tanımlama, Sınıandırma, Öznitelik, Akıllı Telefon, Sensör, vmeölçer, Uygulama
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Şehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Tez No

    595958

    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

    Türkçe

    2019

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR

  2. Tez No

    610592

    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

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL

  3. Tez No

    610558

    Continuous authentication on smart phones through behavioral bio-metrics

    Akıllı cihazlarda davranışsal biyometriyle sürekli kimlik doğrulama

    HASAN CAN VOLAKA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve TeknolojiGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL

  4. Tez No

    521873

    Continuous authentication with behavioral biometrics on mobile devices

    Mobı̇l cı̇hazlarda davranışsal bı̇yometrı̇ kullanarak süreklı̇ kı̇mlı̇k doğrulaması

    TONGUÇ ÇATAKLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL

  5. Tez No

    534104

    Image quality assesment and enhancement for robust face recognition

    Yüz tanıma için imgelerin kalite ölçümü ve iyileştirilmesi

    ONUR SERTKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN AKGÜL

Geri Dön