Geri Dön

İris görüntülerini analiz ederek kimlik tanıma

Identification by analysing iris images

  1. Tez No: 483640
  2. Yazar: ZEINAB SAEEDNIA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TOLGA AYDIN
  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: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Modern yaşamın ve artan teknoloji kullanımının beraberinde getirdiği önemli gereksinimlerden biri bilgi güvenliğidir. Bilgi güvenliği için kullanılan kimlik doğrulama işleminin en hızlı ve güvenli yolu biyometrik temellidir. Biyometrik sistemler kişinin sadece kendisinin sahip olduğu, değiştiremediği ve diğerlerinden ayırt edici olan, fiziksel veya davranışsal bir özelliğinin tanınması ile çalışmaktadırlar. Bu tez kapsamında kişiler arasında yüksek derecede ayırt ediciliğe sahip olması, görüntüsünün elde edilmesinin kolaylığı, kişinin yetişkinlik hayatı boyunca değişmezliği gibi nedenlerden dolayı en güvenilir biyometrik özniteliklerden biri olan iris tanıma sistemleri ile ilgili çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, CASIA veritabanlarından alınan imgelerden iris bölgesi sınırlarının elde edilebilmesi için, irisin iç ve dış sınırları belirlenir. Analiz sırasında istenmeyen kısımları yok edebilmek için Gamma fonksiyonu, kenar haritasını oluşturmak için Canny kenar bulma algoritması ve irisin dairesel yapıda olduğu kabul edilerek dairesel Hough dönüşümü kullanılmaktadır. Karşılaştırma yapılabilmesi için bulunan iris bölgesi Daugman'ın lastik levha modeli kullanılarak sabit boyutlu bir yapıya dönüştürülmüştür. Öznitelik çıkarma işleminde, görüntüdeki belirgin ve ayırt edici özellikleri elde edebilmek için 1D Haar Dalgacık Dönüşümü ve Log-Gabor Dalgacığı kullanılarak her birinin avantaj ve dezavantajları, ayrıca doğruluk ve çalışma zamanları karşılaştırılmıştır. Son olarak eşleştirme için Hamming uzaklığı kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında kullanılan algoritmalar, Matlab yazılımı ile gerçekleştirilerek 249 kişinin farklı iris örneği kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Information security is one of the important requirements imposed by modern life and increased usage of technology. The fastest and safest way for the authentication process for information security is biometric based. Biometric systems work with the recognition of a physical or behavioral characteristics that is owned by a particular person, can not be changed and has distinguishing properties from others. In this thesis, studies have been implemented for iris recognition systems, one of the most reliable biometric characteristics, since (1) it has high discriminating properties, (2) capture of iris images is easy and (3) iris images do not vary during the life time of human beings. In the study, images taken from CASIA database are used and inner-outer borders of iris are determined. During the analysis, Gamma function is used to destroy the unwanted parts; Canny edge detection algorithm is used to generate the edge map and Hough transform is used assuming iris to be in circular structure. The iris region is then converted into a fixed-dimensional structure by using Daugman's Rubber Sheet model. During feature extraction phase, in order to obtain prominent and distinctive features in the image, 1D Haar wavelet transform and Log-Gabor wavelet are used. Their respective advantage and disadvantages, accuracy and running time parameters are elaborated. Finally, Hamming distance is used for matching phase. Algorithms employed in this thesis were developed with Matlab software and 249 different iris samples were used to test the system.

Benzer Tezler

  1. Deep convolutional neural network based unconstrained ear recognition

    Derin evrişimsel sinir ağı tabanlı kısıtsız kulak tanıma

    FEVZİYE İREM EYİOKUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  2. Güncel makine öğrenmesi teknikleri ile iris görüntülerinden cinsiyet analizi

    Gender analiysis on iris images using novel machine learning techniques

    TUĞBA AÇIL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİskenderun Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAKUP KUTLU

  3. Yan cephe iris tanıma sistemleri için galeri yaklaşımı

    Gallery approach for off-angle iris recognition systems

    RASHİDUDDİN YOLDASH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMelikşah Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MAHMUT KARAKAYA

  4. Kaya ince kesit görüntülerinde minerallerin ayrılması ve analizi

    Segmentation and analysis of minerals in rock thin section images

    ALİ HİKMET ZİROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞAHİN EMRAH

    DOÇ. DR. REFİK SAMET

  5. Mamografi görüntülerinde matematiksel morfolojik filtreleme ile gürültü giderme ve kontrast iyileştirme

    Noise reduction and contrast enhancement with mathematical morphologic filtering in mammographic

    BÜŞRA TÜRKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM