Geri Dön

El damar izi kullanarak kimlik tespiti

Identification through hand vein patterns

  1. Tez No: 650907
  2. Yazar: MASOUMEH ZEHTAB NAYEBI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP TURGUT
  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: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Haliç Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 54

Özet

Kimlik tanımlama sistemleri özellikle makine öğrenme yöntemlerinin başarım oranlarının artması ile biyometrik tabanlı hale gelmiştir. Biyometrik kimlik tanımlama sistemleri güvenilir, değiştirilmesi güç parametrelerin kullanılması ile yüksek bir güvenlik seviyesi sunarlar. Bu tez çalışmasında el sırtı damar izi kullanılarak bir biyometrik kimlik tespit sistemi önerilmiştir. Literatürde yer alan örnek veri kümesi üzerinde ilgili sistem test edilmiştir. Kullanılan veri kümesi içerisine gürültülü veriler eklenerek veri sayısı arttırılmıştır. Ön işleme tabi tutulan görüntüler üzerinde SVM, ANN, LDA+KNN, ve CNN yöntemleri kullanılarak sınıflandırma işlemi yapılmıştır. En yüksek kimlik tespit doğruluğuna CNN kullanıldığında erişildiği, CNN yönteminin diğer yöntemlere kıyasla daha yüksek performans sağladığı tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Identification systems have become biometric-based, especially with the increase in the performance rates of machine learning methods. Biometric identification systems offer a high level of security by using reliable, difficult-to-change parameters. In this thesis, a biometric identification system is proposed using dorsal hand vein patterns. The relevant system has been tested on the sample dataset in the literature. The number of data were increased by adding noisy data to the data set used. Classification was made on the preprocessed images using SVM, ANN, LDA + KNN, and CNN methods. It has been determined that the highest identification accuracy is achieved when CNN is used, and CNN method provides higher performance compared to other methods.

Benzer Tezler

  1. Effect of segmentation errors on off-angle iris recognition

    Segmantasyon hatalarının yan cephe iris tanımaya etkisi

    SEMA KELEŞ ÇETİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN ZORLU

  2. Bilgisayar destekli avuç içi damar izi tanımaya dayalı kimlik doğrulama sistemi tasarımı

    Computer aided authentication system design based on palm vein recognition

    AMAL EJJARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERTBAŞ

  3. Avuç içi damar izi ile biyometrik kimlik doğrulama arayüzünün gömülü sistem üzerinde tasarlanması

    Designing biometric identification system with palm vein on an embedded platform

    MUSTAFA CÖMERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ YILDIZ

  4. Using GLCM based on LBP/data mining tools for human identification through palm vein image

    LBP/veri madenciliğine dayalı GLCM kullanarak avuç içi damar görüntüsü ile kişi tanıma

    FIRAS SHIHAB AHMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BİROL TİLKİ

  5. Presentation attack detection with shuffled patch-wise binary supervision

    Karıştırılmış yama tabanlı ikili gözetim ile sunum saldırı tespiti

    ALPEREN KANTARCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL