Geri Dön

Effect of segmentation errors on off-angle iris recognition

Segmantasyon hatalarının yan cephe iris tanımaya etkisi

  1. Tez No: 469001
  2. Yazar: SEMA KELEŞ ÇETİN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HASAN ZORLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: İris tanıma sistemleri, yan cephe iris segmantasyon, yan cephe iris segmantasyon parametreleri, yancephe iris tanıma sistemleri, uzaktan iris tanıma, Iris recognition systems, off-angle iris segmentation, parameters of off-angle iris segmentation, off-angle iris recognition systems, stand-off iris recognition systems
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

Biyometrik sistemler, bireylerin özelliklerini kullanarak kimlik tespiti yapabilmektedir, örnek olarak parmak izi, yüz, ses, imza, el ve damar geometrisi ve iris tanıma gösterilmektedir. Yapılan çalışmalar iris tanıma sisteminin doğru ve güvenilir olabilmesi için çekilen göz görüntüsünün aynı şartlar altında ve iyi kalitede olması gerektiğini göstermektedir. Bu tezde bizim temel amacımız yan cephe iris görüntülerinde segmantasyon parametrelerinin etkilerini incelemek. İlk olarak yan cephe görüntülerde segmantasyon yapabilmek için otomotik segmantasyon algoritmasından yararlandık ve otomotik segmantasyon algoritmasında oluşan iris segmantasyon hatalarını Ground Truth Tool kullanarak manuel ve otomotik bir şekilde hataları düzelttik. Farklı yan cephe iris görüntüleri için Hamming uzaklığın nasıl değiştiğini sunduk. Gözbebeği ve iris merkezlerini kullanarak farklı normalizasyon tekniklerini araştırdık ve bit kaydırma yöntemini açıklayarak hatalı segmantasyon parametreleri üzerindeki etkisi incelendi. Farklı normalizasyon tekniklerinde iris ve gözbebeği merkezleri kullanarak orjinal yan cephe görüntüler için hatasız Hamming sonuçlarını sunduk. Bu sonuçlara dayanarak normalizasyon ve segmantasyon yaparken gözbebeği merkezi kullandık. Son olarak yan cephe iris segmantasyon parametrelerinden hangisinin iris tanıma doğruluğunu daha çok etkilediğini gözlemlemek için düzelttiğimiz iris segmantasyon parametrelerine hata ekledik. Segmantasyon parametrelerinden hata eklenen açı parametresinin diğer parametrelere göre doğruluğu daha çok azalttığını gözlemledik. Bit kaydırma metodu kullanarak hatalı açı parametresinin hata oranını ve hatayı azaltmayı hedefledik. Bit kaydırma metodu deneylerimiz için etkili sonuçlar elde ettik.

Özet (Çeviri)

Biometric systems are used for determine identification by using properties of the subjects such as fingerprint, face, voice, signature, hand and vessel geometry and iris recognition. Because iris texture is unique and most stable biometric in the human body. Previous work show that iris recognition system's accuracy depends on quality of captured image and similarity of the data capture conditions. In this thesis, our main objective examines effect of segmentation errors on off-angle iris recognition. Initially we used automatic segmentation algorithm for doing off-angle segmentation and then we fixed iris segmentation error with using Ground Truth Tool. After that we add error on off-angle segmentation parameters to observe how Hamming distance change for different off-angle iris image. Then, we investigate different normalization techniques where reference points are pupil center or limbus center and bit shift methods to decrease the segmentation errors. Finally, we test these techniques with the same errors in the off-angle iris parameters at the Melikşah University off-angle dataset (-50 to +50 degree with increment 10 degree). We present our experimental results for without errors for using pupil center and iris center. Based on our experimental results, pupil center Hamming distance result well than iris center Hamming distance result. So we choose pupil center for doing better normalization on off-angle iris images. We observed that orientation along with errors effect of segmentation and orientation much more decrease accuracy from other parameters. We used bit shift method to fix and decrease error on orientation. We observe that bit shift method give effective result for our experiments.

Benzer Tezler

  1. Yüksek çözünürlüklü, direnç dizesi tipli sayısaldan analoğa dönüştürücülerde dinamik hata mekanizmalarının incelenmesi

    Investigating dynamic error mechanisms of high resolution resistor string D/A converters

    EMRE TOPÇU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TÜRKER KÜYEL

  2. Süperpiksel algoritmalarının gürültü duyarlılığı ve nesne bölütleme performansının incelenmesi

    Investigation of noise sensitivity and object segmentation performances of superpixel algorithms

    FADİME ÖZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. UFUK ÖZKAYA

  3. A computational model and psychological investigation of event segmentation and learning

    Olay ayırma ve öğrenmenin hesaplamalı bir modeli ve psikoloji temelli bir araştırması

    HAMİT BAŞGÖL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE UĞUR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ AYHAN

  4. Segmentation of breast microwave imaging using fuzzy c-mean clustering

    Bulanık c-ortalama kümeleme kullanarak meme mikrodalga görüntülemesinin segmentasyonu

    ASAL MAMIZADEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN

  5. Examining effect of prefiltering on unsupervised video segmentation and proposal of new, farter approaches with better segmentation results for motion-based merging of watershed regions

    Danışmansız video bölütlemede ömrüzgeçlemenin etkisinin incelenmesi ve su-seddi bölgelerinin harekete dayalı kaynaştırılması için daha iyi bölütleme sonuçları veren yeni, daha hızlı yaklaşımların önerimi

    HAKAN MURAT KARACA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ANARIM

    PROF. DR. AVNİ MORGÜL