İris karşılaştırma algoritmasının opencl dili kullanılarak hızlandırılması
Accelerating iris comparison algorithm with opencl
- Tez No: 457478
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NURSEL AKÇAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞABAN GÜLCÜ
- Yapay sinir ağlarının modern sezgisel-üstü algoritmaları yoluyla eğitimi
Training of artificial neural networks via modern meta-huristic algorithms
ERDAL EKER
Doktora
Türkçe
2020
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT KAYRİ
DOÇ. DR. SERDAR EKİNCİ
- Dinamik yapay sinir ağları sistemi önerisi
Dynamic artificial neural network system proposal
ERKAM GÜREŞEN
Doktora
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Topological data analysis and clustering algorithms in machine learning
Topolojik veri analizi ve makine öğreniminde kümeleme algoritmaları
İSMAİL GÜZEL
Doktora
İngilizce
2023
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATABEY KAYGUN
- Gaze estimation at standoff iris recognition systems
Uzaktan iris tanıma sistemlerinde görüntüleme açısı tahmini
AYŞE NUR KIRMİZİTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENİS GÜNAY