Intelligent identification system based on iris pattern recognition
Akıllı tanımlama sistemi tabanlıiris deseni tanıma üzerine
- Tez No: 672893
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Tanımlama süreci, günlük olarak kullanılan güvenliği sağlamak için önemli süreçlerden biridir. katılım sistemi, çeşitli internet veya sosyal siteler, kişisel hesaplar gibi birçok alanda bankaların ve diğer önemli alanların içinde. Bu makalede, model gerçek bir model modudur. SIFT tekniğinde önerilen bireyin karakterinin belirteci. Kimlik hırsızlığıyla mücadele etmek için, kötü görüntü kalitesi, ortam dünyasının gürültüsü ve oynaklığı, iris modellerini tanımladık ve her kişi için özellikler. 50 veri setinde Hamming mesafe algoritması kullanıldı. Veri setine yeni girenlerin mevcut bir kişininkine ne kadar yakın olması gerektiğini anlamak için bireyler giriş. Değerin %98'i, sahte onay oranı ve %0,15 ve %0,25'lik ret hızı ayrı ayrı, uygulama stratejisinin sonuçlarını verdi.
Özet (Çeviri)
The identification process is one of the important processes to achieve safety, which is used daily in many areas such as the attendance system, various Internet or social sites, personal accounts inside banks and other important areas. In this article, the model is a genuine model mode as a marker of the character of the individual suggested on the SIFT technique. To tackle identity theft, poor picture quality, noise and volatility of the ambient world, we have defined the iris patterns and features for each person. The Hamming distance algorithm was used on a dataset of 50 individuals to figure out how close new entrants to the dataset ought to be to a current person's entry. 98% of the value, the bogus assent rate, and the refusal pace of 0.15% and 0.25%, separately, yielded the aftereffects of the application strategy.
Benzer Tezler
- Gaze estimation at standoff iris recognition systems
Uzaktan iris tanıma sistemlerinde görüntüleme açısı tahmini
AYŞE NUR KIRMİZİTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENİS GÜNAY
- İnsansız sualtı aracının matematiksel modelinin durum ölçümlerine dayalı olarak tanılanması ve hata toleranslı kontrol
Identification of the mathematical model of an unmanned underwater vehicle based on state measurements and fault tolerant control
EMRE ÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİNGİZ HACIYEV
- NARMA-L2 controller design for nonlinear systems using online lssvr
Doğrusal olmayan sistemler için çevrimiçi en küçük kareler destek vektör regresyonu ile NARMA-L2 kontrolör tasarımı
GÖKÇEN DEVLET ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Testere ile kesme işleminde yapay zeka tabanlı adaptif kontrol uygulaması
Adaptive control application based on artificial intelligence in the bandsawing process
İLHAN ASİLTÜRK
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ALİ ÜNÜVAR
- Intelligent plate number recognition system using segmentized method with artificial neural networks
Yapay sinir ağları ile segmentasyon metodu kullanılarak akıllı plaka numarası tanıma sistemi
AUWAL SALISU YUNUSA
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CAFER BAL