Biometric set images compression in medical purposes
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 667411
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 44
Özet
Bilgisayarların geniş kullanımıyla ve dolayısıyla muazzam kapsamda bilgi biriktirme ve bilgi aktarımına duyulan gereksinimle, bilgiyi saklamanın verimli yöntemleri temel hale geldi. Böylesine devasa verileri yönetmek sık sık sorunlara yol açabilir. Bu nedenle, dijital bilgilerin pratik kullanıma sunulabilmesi için verimli ve etkili bir şekilde depolanması ve geri çağrılması gerekir. Biyometrik veri seti görüntüleri büyük miktarda benzerliğe sahiptir ve bu veri seti büyük miktarda depolama gerektirir. Bu tür görüntülere tanıma sistemi için ihtiyaç vardır ve herhangi bir bilgi kaybı olmamalıdır. Bu nedenle, bu projede bu tür görüntüleri kodlamak için kayıpsız bir sıkıştırma yöntemi önerildi. Uygulanan sıkıştırma yöntemi iki aşamadan oluşur; bunlar kodlama ve kod çözmedir. Uygulanan yöntem iki tür biyometrik veri kümesi (yüz ve iris) üzerinde test edildi. Deneysel sonuçlar, uygulanan yöntemin sıkıştırma oranı açısından iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
With the wide utilization of PCs and therefore requirement for enormouss scope stockpiling and transmissions of information, productive methods of putting away of information have gotten fundamental. Managing such gigantic data can frequently introduce troubles. So, the digital information must be stored and retrieved in an efficient and effective manner, in order for it to be put to practical use. Biometric data set images have a large amount of similarities and this data set required a large amount of storage. These types of o images are needed for recognition system and should not have any loss of its information. So, in this project a lossless compression method was proposed for coding these types of images. The applied compression method consists from two stages; these are coding and decoding. The applied method was tested on two types of biometric datasets (face and iris). The experimental results show the applied method gives good results in term of compression ratio
Benzer Tezler
- Görüntü üzerinde sayısal damgalama ve gömülü sistem uygulaması
Digital watermarking on images and its embedded system implementation
OĞUZ AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
- Image quality assesment and enhancement for robust face recognition
Yüz tanıma için imgelerin kalite ölçümü ve iyileştirilmesi
ONUR SERTKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- Face recognition with local Walsh transform
Yerel Walsh dönüşümü ile yüz tanıma
MERYEM UZUN PER
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Yapay sinir ağları kullanılarak parmak izi tanıma ve sınıflandırma
Fingerprint identification and classification using artificial neural network
ŞAKİR PARLAKYILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FIRAT HARDALAÇ
- Scorenet: Derin kaskat skor seviyesi füzyonu ile kısıtlanmamış görüntüler üzerinden kulak tanıma
Scorenet: Unconstrained ear recognition with deep cascade score level fusion
ÜMİT KAÇAR
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI