Geri Dön

Using GLCM based on LBP/data mining tools for human identification through palm vein image

LBP/veri madenciliğine dayalı GLCM kullanarak avuç içi damar görüntüsü ile kişi tanıma

PDF İndir

  1. Tez No: 461677
  2. Yazar: FIRAS SHIHAB AHMED
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BİROL TİLKİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Son yıllarda, avuç içi tanıma diğer biyometrik tanıma yöntemlerine (yüz, iris, parmak izi ve avuç içi baskı) göre yüksek maliyeti olması nedeniyle popüler biyometrik olmadığı kabul edilir. Ancak, avuç içi tanımanın klasik biyometrik yöntemlere göre sahtecilik riskinin az olması, teklik ve tutarlı güçlü bağışıklık avantajları vardır. Biyometrik sistemlerde, kişilerin tanınması ve doğrulanması için el izi, ses, parmak izi, yüz, avuç içi damar görüntüsü gibi birçok metotlar vardır. Bu metotlar; bilgisayar sistemleri, dizüstü bilgisayarlar, binalara güvenli giriş ve ATM'lerde uygulamalarda kullanılır. Çalışmamızda, kişiyi avuç içi damar görüntüsü ile tanımak için üç yöntem kullanıldı. Birinci yöntemde, GLCM ile özellikler çıkartıldı, birleştirildi ve LBP ile tanındı. İkinci yöntemde, GLCM ile dalgacık dönüşümü (WD) algoritması kullanılarak resimler sıkıştırıldı ve LBP ile tanındı. Üçüncü yöntemde tanıma için veri madenciliği (sinir ağı, SOM) kullanıldı. Bizim tez çalışmasının amacı; avuç içi damar kullanarak yüksek oranda insan tanımaktır. En iyi sonucu 3. Yöntemde elde ettik. Hazır bir avuç içi görüntü veri tabanı kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Palm recognition is one of the research areas that has been considered in recent years. The palm vein pattern is not popular biometric because of its high development cost when compared with other biometric system such as fingerprint, palm print, face and iris. However, the main advantage of palm vein on classical biometric is the low risk of falsification, uniqueness, strong immunity to forge and stability. In biometric systems, there are many methods to allow identification or verification of human persons such as handprint, voice, finger print, face, palm vein image, which are used in many applications computer systems, laptops, secure access to buildings, and ATMs, cellular phones. In our work, we have tried to use palm vein image with three methods identification of human persons. First method that we have used LBP with GLCM, where extract features and combine all of them. Second method we used wavelet transformation (WD) algorithm with LBP, GLCM, where we used WD to compression the images and add more extract to our model. Third method that we have used is one of type data mining (neural network), the aim of our thesis is to get the high accuracy of palm vein recognition for human identification. The outcomes reveal that we get the high accuracy rate with large numbers of persons by suing the first method. We have used a ready palm print image database.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    940110

    Erken ve ortak füzyon stratejileri ile derin ve geleneksel görüntü özelliklerinin entegrasyonuna dayalı diz osteoartriti derecelendirmesi

    Grading of knee osteoarthritis based on the integration of deep and traditional image features via early and joint fusion strategies

    USAME YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA ZEHRA SOLAK

  2. Tez No

    662730

    Parmak damar görüntüleme yöntemi kullanarak insan kimlik tanıma sistemi

    Human identification system using finger vein images

    MANSUR MOHAMED ALI MANSUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYBABA HANÇERLİOĞULLARI

  3. Tez No

    704560

    Dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğunun makine ve derin öğrenme teknikleri ile tespiti

    Detection of attention deficit hyperactivity disorder by machine and deep learning techniques

    GÜLAY ÇİÇEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN AKAN

  4. Tez No

    940092

    Makine ve derin öğrenme yöntemleri ile ratlarda akciğer ve ovaryum histopatolojik görüntülerinin sınıflandırılması

    Classification of lung and ovary histopathological images in rats using machi̇ne and deep learni̇ng methods

    TUĞBA ŞENTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mühendislik BilimleriErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU

  5. Tez No

    950202

    Periferik yaymada görüntü iyileştirme teknikleri kullanarak sonuçların derin öğrenme tabanlı analizi ve sınıflandırılması

    Deep learning-based analysis and classification of peripheral blood smear results using image enhancement techniques

    OLCAY PALTA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANİFİ GÜLDEMİR

    DOÇ. DR. MUSA ÇIBUK

Geri Dön