Biometric identification system based on hand geometry
El geometrisine dayalı biyometrik tanımlama sistemi
- Tez No: 463066
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURHAN ERGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 51
Özet
Bu çalışmada, biyometrik tanımlama veya doğrulama sistemleri için el geometrisine dayanan etkili bir biyometrik yöntem sunulmuştur. Özellik vektörleri uzunluk, genişlik ve parmak alanı gibi ölçülebilir el geometrilerinden oluşturulmuştur. Gürültü azaltma için el görüntüleri alçak geçiren filtreden geçirildikten sonra, şekillerin eğrilikleri hesapmaktadır. Ardından, el imgesindeki vadileri, özellik vektörü olarak tanımlanmak üzere çıkarılır. Etkili özellikler olarak bir el şekli geometrisinden yirmi dört ölçüm kullanılmıştır. Tanıma için sınıflayıcı olarak yapay sinir ağı ve k-en yakın komşu algoritması kullanılmıtır. Deneysel sonuçlar, sinir ağı için% 95.3 ve k-en yakın komşu algoritması için % 91.2'ye doğru tanıma oranlarına ulaşmaktadır
Özet (Çeviri)
In this study, an effective biometric method based on hand geometry is presented for biometric identification or verification systems. Feature vectors have been constructed from measurable hand geometrics such as length, width and area of fingers. After low-pass filter input hand images for noise reduction, curvature of the shapes is computed. Then, the valleys of a hand are extracted for identification as feature vector. Twenty-four measurement from a hand shape geometry are used as effective features. Artificial neural network and k-nearest neighbor's algorithm are used as classifiers for Identification. The experimental result reaches to the performance of 95.3% for neural network and 91.2% for k-nearest neighbor's algorithm as correct recognition rates.
Benzer Tezler
- Design of a new biometric system based on hand geometry images using deep learning methods
El geometrisi görüntüleri ile derin öğrenme yöntemlerini kullanarak yeni biyometrik sistem tasarımı
HASAN NAJAT SHAKIR SHAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN
- Avuç içi tarama yöntemlerini kullanarak bıyometrık kimlik tespiti
Biometric palm scanning methods for identification using new approaches
FARAZ JALALİ DARGHLOU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FIRAT HARDALAÇ
- A new biometric system based on human hand geometry using deep convolutional neural network
Derin evrişimli sinir ağı kullanan insan eli geometrisine dayalı yeni bir biyometrik sistem
MOHAMMED FADHIL MOHAMMED SALEH AGHA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- A Hybrid biometric system: Combining hand and face verification
Melez bir biyometrik sistem: El ve yüz onaylamanın birleştirilmesi
CENKER ÖDEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN
- A new structure of convolutional neural network for human identification by analyzing hand geometry images
Başlık çevirisi yok
HIBA KAREEM GHENA AL SHATTRAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİUÇAN