Geri Dön

Mobil parmak izi tanıma sistemi

Mobile fingerprint identification system

  1. Tez No: 538785
  2. Yazar: MEHTAP ÜLKER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
  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: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

Günümüzde parmak izi tanıma sistemleri güvenlik gereksinimine ihtiyaç duyulan birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu sistemlerin performansı, parmak izi kalitesine bağlı olup parmak izi kalitesi de parmağın yaralanması, kesik, nemli ya da kuru olması gibi pek çok etkene bağlı olarak değişkenlik göstermektedir. Bu nedenle literatürdeki çalışmalarda, parmak izini iyileştirmek için yeni yaklaşımlar önerilmiş ve özellikle son yıllarda mobil cihazlar bu konuda dikkat çekmiştir. Mobil cihaz ve ortamlara olan ilgi, yüksek kalitede fotoğraf çekilmesi, mobilite ve başka ortam ve cihazlarla kolay bağlantı sebebiyle artmıştır. Daha spesifik olarak, cihazların biyometrik görüntü çekimi için tasarlanması ve kullanılması yeni fikir ve düşüncelerin de bu alana uygulanması fikrini desteklemektedir. Tez kapsamında, mobil cihaz ile parmak izi görüntü çekiminde karşılaşılan temel problemler belirlenmiş olup bu problemleri çözmek için bir prototip tasarlanmış ve yeni bir mobil parmak izi tanıma sistemi geliştirilmiştir. Bu sistemin performansı, tez kapsamında iki farklı alım yöntemi ile toplanmış parmak izleriyle ve FVC 2004 veri setindeki parmak izlerle test edilmiştir. Geliştirilen mobil parmak izi tanıma sisteminin %96.15 ile parmak izlerini tanımladığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Nowadays, fingerprint recognition systems are widely used in many areas where security requirements are needed. The performance of the systems depends on fingerprint quality, and the factors such as injury, cut, to be wet or dry of finger and variability of ambient conditions. Because of that new approaches have been suggested to enhance fingerprint images in the literature and especially in recent years, mobile devices have attracted attention in this regard. The interest in having mobile devices and environments has increased due to taking high-quality photos, mobility or easy connection to other media and devices. More specifically, to be designed and used of devices for biometric image acquisition supports the idea of applying this field to new ideas and thoughts. Within the scope of the thesis, the basic problems encountered in capturing fingerprint images with mobile devices were initially determined and a prototype was designed to solve and handle these problems and a new mobile fingerprint recognition system was designed and the performance of the system was finally tested with the fingerprints collected with two different reception methods within the scope of the thesis and FVC 2004 dataset. The result of the developed mobile fingerprint recognition system was shown that the recognition was achieved with 96.15% accuracy.

Benzer Tezler

  1. Voice recognition system with score level fusion methods and embedded system design

    Skor seviyesi füzyon metotları ile ses tanıma sistemi ve gömülü sistem tasarımı

    CİHAN AKIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. MÜRVET KIRCI

  2. Mobil androıd ortamında parmak izi tanıma ve kimlik doğrulama sisteminin geliştirilmesi

    Development of identity authentication system and fingerprint recognition on mobile android environment

    SÜLEYMAN ÇINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET KÖKSAL

  3. Nicemlenmiş yerel zernike momentlerle trafik işaretlerinin sınıflandırılması

    Traffic sign classification with quantized local zernike moments

    EMRAH BAŞARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  4. Sensor-based activity recognition and authentication using deep learning

    Derin öğrenme yöntemleri ile sensör tabanlı sistemlerde aktivite ve kimlik tanıma

    NİLAY TÜFEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE