Geri Dön

Offline signature identification system to retrieve personal information from cloud

Çevrimdışı imza tanıma sistemi bulut kişisel bilgileri almak için

  1. Tez No: 504556
  2. Yazar: ADNAN UDAY ADNAN AL KHDHAIRI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. SEFER KURNAZ
  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: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

İmza, kişisel kimlik doğrulama işlemleri için çok kabul gören ve yaygın kullanılan biyometrik bir yöntemdir; bu da her kişinin kendine özgü davranışsal ve karakteristik özellikleri ile kendi benzersiz imzaları bulunduğuna bağlı inanılmaktadır. Bu nedenle imzanın kendisinin tanınması son derece önem arz etmektedir. İmza sistemi davranışsal biyometrik bir yöntem olup, çevrimiçi imza sistemi ve çevrimdışı imza sistemine bölünmüştür. Birincisi, yazım esnasında zaman, uygulanan basınç ve hız gibi dinamik özellikleri yakalarken ikincisi imzaların durağan görüntülerini analiz eder, yazı işlemini çözümlemeye yöneliktir. Çevrimdışı sistemde dinamik bilgi edinmediğinden çevrimiçi sisteme göre daha zor ve karmaşık bir prosedürdür. Çevrimdışı imza, imzaların yalnızca basılı kopyalarının bulunduğu, özellikle birçok belgenin doğrulanması gereken durumlarda yer almaktadır. Bu yüzden, kişisel bilgileri tahsil etmek amacıyla Novel Offline İmza Tanımlama Sistemini uygulamayı öneride bulunduk. Bu sistem, istemci (müşteri?) tarafından alınan girdi türüne göre bulut sunucusu kullanılarak uygulanabilir. İmza, istemci tarafından yüklenen bulut üzerinde tanımlandıktan sonra kullanıcı bilgileri elde edilebilir. Bu tezde, çevrimdışı imza tanımlamasına bağlı olarak kullanıcı bilgilerini elde etmeyi sağlayan bulut sistemini tanıtlıyoruz; bu imza tanımlama işleminde imza özelliklerini çıkarma ve görüntüyü bir özellik tanımlayıcılarına dönüştürmek ile sınıflandırma yapmak için SIFT (Scale-Invariant Feature Transform/ Ölçek-Değişken Özellik Transformu) ve bir görüntü işleme programını kullanacağız. İmza imgesini histogram ile sunmak için Bag Of Word modeli (BOW) ve farklı sınıflandırma uygulamalarında başarı gören Support Vector Machine (SVM; Destek Vektör Makinesi) sınıflandırıcıyı kullanacağız.

Özet (Çeviri)

Signature is a very accepted biometric way for personal authentication and identification due to the fact that each person has their own unique signature with its specific behavioral feature. Therefore, it's highly important to recognizing the signature itself. Signature system is a behavioral biometric method, and it is divided in; online signature system and Offline signature system, the first one captures dynamic properties like time, pressure of the hand and speed during writing, while the second type analyzes stationary images of signatures, post the writing operation. Off-line system has no dynamic information available, and thus, it is a harder procedure than on-line system. An offline signature is of interest in cases where only hard copies of signatures are available, especially in which many documents have to be authenticated. We proposed applying the Novel Offline signature identification system to retrieve the personal's information, this system can be apply by using cloud server according to the type of input taken by the Client. After the signature will be identified on cloud which been uploaded by client, user information can be retrieved. In this thesis we present the cloud system allows to retrieve user information depend on offline signature identification , this identification process by using image process to classify the signature , we will use SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) to features extraction and converts the image into a feature descriptors , Bag Of Word model (BOW) to present signature image by its histogram , and Support Vector Machine (SVM) classifier that had been successfully applied in different classification applications.

Benzer Tezler

  1. Çevrimdışı imza tanıma

    Offline signature recognition

    SİNAN KAYMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET AKBAŞ

  2. Eurpay master visa standardında akıllı kart kişiselleştirilmesi

    Smart card personalization in europay, master, visa standard card

    EŞREF ÖZGÜR ALTUNTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİLGE GÜNSEL

  3. Blockchain teknolojisiyle açık anahtar altyapısı tabanlı elektronik sertifika durum bilgilerinin yönetilmesi

    Management of electronic certificate status information based on public key infrastructure with blockchain technology

    GALİP ÇAĞAN NASUHOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ZAHİD YILDIZ

  4. Kredi kartları ve Türkiye'deki uygulaması: karşılaşılan sorunlar ve çözüm önerileri

    Başlık çevirisi yok

    BEDİ TÜRETKEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELÇUK ÖZTEK

  5. Evrişimli sinir ağları ile çevrimdışı imza tanıma ve doğrulama

    Offline signature recognition and verification with convolutional neural networks

    BİLAL TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilim ve TeknolojiGazi Üniversitesi

    Adli Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF SÖNMEZ