El çizimlerinin biyometrik bilgiyle tanınması için iyileştirilmiş bir yöntem geliştirilmesi
Developing an improved method for recognition of sketch with biometric information
- Tez No: 611612
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TURGAY TUGAY BİLGİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Karakter tanıma, Character recognition
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Maltepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, el çizimlerinin biyometrik bilgiyle tanımlanması için yeni bir yöntem önerilmektedir. Veri toplama işlemi tablet üzerine dijital kalem ile sağlanmıştır. Gönüllülerden toplanan yazılar, rakamlar ve basit şekil çizimleri veri seti olarak kullanılmıştır. Bu veri setinden polyline (bir çizimde el kaldırmadan çizilen her bir alt çizim) adetleri, çizim açıları, çizim hızı ve çizgisel basınç verileri gibi biyometrik bilgi çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Yazım esnasında el titremesi sebebiyle oluşan sıçramaları düzeltmek için sıfır faz filtresi kullanılmıştır. Çizim algılama için K-en yakın komşu algoritması (K-NN) kullanılmıştır. Her bir çizim verisi bir zaman serisi olduğu için veri nesneleri arası benzerliği bulmak için Dinamik Zaman atlaması (DTW) yöntemi kullanılmıştır. Test işlemleri“Genel Çizim Tipleri”ve“İmza”olmak üzere iki ana başlık altında toplanmaktadır. Öncelikle sayılar, rakamlar, çeşitli karakterler ve basit şekiller içeren heterojen bir veri seti kullanılarak algılama testi gerçekleştirilmiştir. Sonrasında, aynı türden çizimler içeren homojen bir veri seti üzerinde testler gerçekleştirilmiştir. İmza ile ilgili test işlemleri“Gerçek İmza”ve“Sahte İmza”olmak üzere iki alt başlık altında toplanmıştır. Özellikle, biyometrik verilerin daha belirgin bir şekilde ortaya çıktığı imza gibi kişiye özel çizimlerde biyometrik bilginin algılama doğruluğunu önemli oranda arttırdığı görülmüştür. Bu bilgiler ışığında, çizen kişiyi tespit etmede en fazla bilgi sağlayan biyometrik bileşenlerin çizimdeki polyline sayısı ve çizim açıları olduğu görülmüştür. Bunların ardından sırasıyla hız ve basınç bilgileri gelmektedir. Test sonuçları, kullanıcının kişisel biyometrik bilgilerinin çizim tanımlamaya %3 ile %11 arasında katkıda bulunduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a new method for recognition of sketch with biometric information is proposed. For data collection, a tablet and a digital pen have been used. Letters, numbers and basic figure sketches, which are collected from volunteers, have been used for data set. From this data set, biometric information has been extracted such as sketch angle, sketch velocity, sketch pressure data and number of polylines (polylines are sub sketches begins with the pen touches the surface and continues until pen lifted). A zero phase filter has been used for correcting spikes which occur because of hand tremors during sketching. K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm has been used for sketch recognition. Dynamic Time Warping (DTW) algorithm has been used in order to find similarity between data objects because every sketch data is transferred into a time series format. Experiments are carried out under two main headings as“General Drawing Types”and“Signature”. Firstly, the recognition tests were carried out using a heterogeneous data set containing numbers, various characters and simple figures. Likewise, tests were performed on a homogeneous data set containing sketching of the same type. The test procedures regarding the signature are grouped under two sub-headings as“Real Signature”and“Fake Signature”. Especially, it has been observed that biometric information significantly increases detection accuracy. As a result, it has been observed that number of polylines and sketch angles are the major biometric components to identify sketches of a person. The speed and pressure information are minor components for identification. Test results show that the user's personal biometric information increases the accuracy of sketch recognition from 3% to 11% depending to the complexity of the sketch.
Benzer Tezler
- YETİŞKİN TÜRK BİREYLERDE ELİN ANTROPOMETRİK DEĞERLERİNİN BELİRLENMESİ
DETERMINATION OF THE ANTHROPOLOGICAL PARAMETERS OF THE HAND IN TURKISH ADULT INDIVIDUALS
AYŞENUR BANU BAŞBUĞ
- Antalya Müzesi'nde bulunan el işlemeleri
The Museum of Antalya hand work embroideries
SEMA CİVELEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
El SanatlarıSelçuk ÜniversitesiEl Sanatları Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLİZAR ÇELEBİLİK
- Ankara ili Beypazarı ilçesi el işlemeli Türk işi çevrelerden örnekler
The Samples of hand embroidery“Türk işi çevre”in Beypazarı, Ankara
HÜLYA KÖKLÜ
- Afyonkarahisar ili Erkmen beldesinde bulunan el işlemeleri
Embroidery found in Erkmen town of Afyonkarahisar province
SAFİYE NUR AKMAN AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
El SanatlarıSelçuk ÜniversitesiEl Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAN SEMEN ERSÖZ UZAR
- Endüstri ürünleri tasarımı eğitiminde bir anlama ve anlatım aracı olarak serbest el çiziminin tasarım/ürün fikrini somutlaştırmadaki rolü
The role of free hand drawing in realizing the design idea / product as a understanding and expression tool in industrial design education
CEMRE ŞENOĞLU KRAHN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri Ürünleri TasarımıMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SUHA ERDA