El damar izi kullanarak kimlik tespiti
Identification through hand vein patterns
- Tez No: 650907
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP TURGUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Haliç Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- 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
- Effect of segmentation errors on off-angle iris recognition
Segmantasyon hatalarının yan cephe iris tanımaya etkisi
SEMA KELEŞ ÇETİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN ZORLU
- 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
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
- 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
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ YILDIZ
- 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
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BİROL TİLKİ
- Presentation attack detection with shuffled patch-wise binary supervision
Karıştırılmış yama tabanlı ikili gözetim ile sunum saldırı tespiti
ALPEREN KANTARCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL