Geri Dön

İris karşılaştırma algoritmasının opencl dili kullanılarak hızlandırılması

Accelerating iris comparison algorithm with opencl

  1. Tez No: 457478
  2. Yazar: BUĞRA ŞİMŞEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NURSEL AKÇAM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Son yıllarda biyometrik sistemler pek çok farklı alanda yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bu sistemler kişilerin tespitini ve kimlik doğrulamasını parmak izi, retina, yüz şekli, el damarları gibi eşsiz özellikler kullanarak sağlarlar. İris bazlı biyometrik sistemler kullanımı yaygın olan ve diğer biyometrik sistemlerle karşılaştırıldığında yanlış eşleştirme oranı düşük olan sistemlerdir. İris tanıma sistemleri, insan gözüne zarar vermedikleri ve kişinin ölümünden sonra iris yapısı hızlı bir şekilde değiştiği için gerçek dünya uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadırlar. Bu tez çalışmasında, gelişen donanım ve yazılım teknolojilerinden faydalanılarak iris karşılaştırma algoritması hızlandırılmış ve heterojen sistemlerde kullanılabilir hale getirilmiştir. İris karşılaştırma algoritması eş zamanlı işlem ve çok çekirdekli donanım altyapısı kullanılarak paralelleştirilmiştir. Uygulama aşamasında heterojen, mobil ve paralel hesaplama altyapısı sağlayan C temelli Açık Hesaplama Dili (Open Computing Language-OpenCL) kullanılmıştır. OpenCL dilinin sağladığı tüm avantajlar kullanılarak Hamming Mesafesi algoritması paralelleştirilmiş ve heterojen sistemlere uyumluluğu sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In recent years, the biometric systems have acquired a widespread usage in many different areas. These systems ensure the identification and recognition of persons by using unique features such as fingerprint, retina, iris, face shape, and hand vessels. Iris based biometric systems are frequently used systems and have lower false matching rates compared to other biometric systems. Since iris recognition systems are not harmful to human eye and since the structure of human iris changes quickly after the death of the humans, iris recognition systems are used largely in real world applications. In this study, iris comparison algorithm is accelerated by using new hardware and software technologies and it is ensured that it is compatible with the heterogeneous systems. Iris comparison algorithm is parallelized via multi core hardware substructure with synchronous threads. For the implementation, C based OpenCL language is used which maintains a heterogeneous, mobile and parallel computing substructure. Hamming distance algorithm is parallelized and it is ensured that it is compatible with heterogeneous systems by using all the benefits of OpenCL.

Benzer Tezler

  1. Yapay sinir ağlarının eğitimi için kelebek optimizasyonu algoritmasının iyileştirilmesi

    Improvement of butterfly optimization algorithm for training of artificial neural networks

    BÜŞRA IRMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞABAN GÜLCÜ

  2. Yapay sinir ağlarının modern sezgisel-üstü algoritmaları yoluyla eğitimi

    Training of artificial neural networks via modern meta-huristic algorithms

    ERDAL EKER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT KAYRİ

    DOÇ. DR. SERDAR EKİNCİ

  3. Dinamik yapay sinir ağları sistemi önerisi

    Dynamic artificial neural network system proposal

    ERKAM GÜREŞEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU

  4. Topological data analysis and clustering algorithms in machine learning

    Topolojik veri analizi ve makine öğreniminde kümeleme algoritmaları

    İSMAİL GÜZEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATABEY KAYGUN

  5. Gaze estimation at standoff iris recognition systems

    Uzaktan iris tanıma sistemlerinde görüntüleme açısı tahmini

    AYŞE NUR KIRMİZİTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENİS GÜNAY