On smartphone latent ear marks
Akıllı telefonlardaki görünmez kulak izi
- Tez No: 456355
- Danışmanlar: PROF. DR. ENSAR GÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Şehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kulak biyometrisi on y ılı aşkı n bir süredir dikkatleri çekiyor [3].Literaturde Kulak biyometrisi ile ilgili birçok çal ışma vard ır. Kulak adli bilimler alanı nda uzun y ıllar kimlik tan ımlama için kullan lm ıştı r. Olay yeri incelemelerinde geçerli parmak izinin olmad ığı durumlarda kulak izleri kimlik tespiti ve delil için s ıklı kla kullan ılı r [51, 52]. Kulak biyometrisi tanı mlama teknolojisi, biyometri tanı mlama alanı nda yeni bir konudur. Bu tezde SIFT algoritmas ına dayanan bir kulak biyometrisi tanı mlama sistemi sunulmuştur. SIFT algoritmas ında kulak izlerinden ç ıkarı lan özellikler, oluşturulan benzersiz şablonla birlikte hesaplanı r. Bu şablon nesneye ait özellikler içerir. Elde edilen sonuçlar, önerilen sistemin doğru tanı mlama oranını %99,72'ye yükselttiğini göstermektedir. Yakı n gelecekte, kulak izlerine ait bu çal ışmalar başka çal ışmalar için yol gösterici olacaktı r. Herkesin kullanı mı na açı k haz ır kulak fotoğra fları içeren veritabanı mevcuttur, ancak kulak izleri içeren hazı r veritabanı bulunmamaktad ır. Bu yüzden SIFT algoritması , oluşturulan kulak izi veritaban ında test edilmiştir. Kulak izi fotoğrafı veritabanı 912 foto ğraftan oluşur. Her kulak için 4 ayrı fotoğraf üç ayrı oturumda, dört farkl ı markaya ait telefonla alı nm ıştı r. Birinci ve ikinci oturumda 800 örnek, üçüncüsünde 112 örnek toplanmıştı r. Bu veritaban ındaki fotoğra flar, 29 kad n ve 21 erkek olmak üzere toplam 50 kişiye ait fotoğrafl arı içermektedir. Deney sonuçlar ı, ak ıllı telefondaki gizli kulak izlerinin biyometrik tanı mlama için kullan labileceğini göstermektedir. Ak ıllı telefonları n üzerindeki gizli kulak izleri iyi bir ayd nlatma ile görünür hale gelmektedir. Böylece, ak ıllı telefon yüzeyindeki parmak izi doğrulaması na benzer şekilde kulak izi doğrulaması da yap labilir. Kulak izi doğrulama başarı oranı akı llı telefonlardaki markalara göre değişmektedir. Çünkü akı llı telefonlarda kullanı lan metaryaller birbirinden farklı dı r. Aynı marka ak ıllı telefonda kulak izi doğrulama başarı oranı farkl ıdı r çünkü birisinde ekran koruyucusu vardı r, diğerinde yoktur. Elde edilen sonuçlarda ekran koruyuculu iPhone 6 marka akı llı telefonun %99,94 başarı oran ıyla en yüksek kulak izi doğrulama başarı sı na sahiptir. Gelecekte bu çal ışmanı n geliştirilmesi için kulak izi alı nan birey say ısı artı rı labilir. Farklı coğrafyalardaki insanlar, genetik faktörlerin kulak izleri üzerindeki etkilerini araşt ırmak için kullan labilir. Kulak izi alma periyotlar daha uzun olduğunda kulaktaki değişimler daha net görülebilir.
Özet (Çeviri)
Ear biometric gets attention for more than ten years [3]. There are several studies in the literature. They show that the earmarks are different for every person and comparatively invariant throughout in perpetuity. The earmark has been using in forensic sciences for person recognition for many years. Throughout place of murder inquiries, earmarks are used to find the criminal. At the present times, earmarks are called evidence for the crime scene [51, 52]. Ear biometric recognition technology is recently used for earmark recognition. In this thesis, SIFT algorithm is used in the system of the earmark recognition. The acquired data showed that the success rate of the earmark recognition system is 99.72%. Results of this study can be used as a resource for future works. Many ear image databases are available online. So, they are accessible to researchers. On the other hand, there is not any earmark image database available. SIFT algorithm was tested using the earmark image database that created by the researcher. The database includes 912 images belong to 50 individuals who are 29 women and 21 men. For each ear, four images were captured in three sessions by four different smartphones. 800 samples were collected in the first two sessions and 112 samples in the third one. The experimental results stated that latent earmarks on the smartphone can be used for biometric recognition. Latent earmarks on the smartphone are becoming visible under good lighting. So, that earmark verification can be performed like fi ngerprint verification on the smartphone. The success rate of earmark veri fication varies by different smartphone brands. It is because the materials used on smartphones'screens are different from each other. Also, success rates of earmark verification of a smartphone depend on whether the smartphone has the screen protector or not. The obtained results showed that the iPhone 6 with screen protector has the highest success rate with 99.94% among other smartphones. In future, increasing the number of people can enhance this study. People from different geographies can be used to investigate the effect of genetic factors on ears. The changes can be observed more clearly when the ear recording periods are longer.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği yaklaşımının yeni ürün geliştirme sürecinde kullanımı: Akıllı telefonlar üzerine bir uygulama
Using data mining approach in new product development process: An application on smartphones
CİHAN ŞAHİN
- Türkiye'de dijital cüzdan kullanımında kullanıcıları etkileyen faktörlerin teknoloji kabul modeli ile incelenmesi
Investigation of the factors affecting users in the use of digital wallets in Turkey by technology acceptance model
ZEYNEP ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜR BERSAM BOLAT
- The impact of advertisements on consumer perception of brand personality: An analysis of Apple and Samsung smartphone advertisements
Reklamların marka kişiliği algısı üzerindeki etkileri: Samsung ve Apple akıllı telefon reklamları üzerine bir araştırma
EMİRCAN ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Reklamcılıkİzmir Ekonomi ÜniversitesiMedya ve İletişim Çalışmaları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEMA MİŞÇİ KİP
- Akıllı telefon temelli parmak izi tanıma sistemleri
Fingerprint recognition systems based on smartphones
BİLGEHAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
- The impact of privacy and security, ubiquity and attitudes on M-commerce consumer behaviours and adoption
M-ticaret tüketici davranışı ve benimseme üzerindeki gizlilik ve güvenlik, şirket ve tutumların etkisi
ABUBAKAR IBRAHIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgi ve Belge YönetimiAtılım ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SACİP TOKER