Geri Dön

Human biomeric detection and recognition system using svm and genetic algorithm iris as an example

Örnek olarak SVM ve genetik algoritma IRIS kullanılan insan biyometriği tespit ve tanıma sistemi

  1. Tez No: 688919
  2. Yazar: ANFAL WALED JASSIM AL-ZANGANAWI
  3. Danışmanlar: Assoc. Prof. Dr. SEFER KURNAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Uygulama Biyometrik özelliklerin kimlik tespiti için kullanılması, kendini giderek daha geçerli bir fikir olarak gösteriyor. Her insanın kendine has özellikleri vardır ve bunlar diğerlerinden farklıdır. Örneğin, aynı sese, aynı parmak izine veya tamamen aynı gözlere sahip kimse yoktur. İkiz kardeşler arasında bile, biyometrik ölçümleri mükemmel güvenilir bir tanımlama aracı haline getiren farklılıklar vardır, ancak kullanılacak özellik ne olursa olsun, biyometrik tanımlama süreci şu modeli izler: biyometrik veri örneğinin yakalanması, özelliklerin çıkarılması ve son olarak mukayese. Yakalama, bu özelliğin bir örneğinin elde edilmesinden oluşur. Özellik çıkarma aşaması, özelliklerin biyometrik imza oluşturmak için kullanıldığı aşamadır. Son olarak, bu yazıda nihai sonucun elde edildiği karşılaştırma aşamasında, irisin özelliklerini ve bir sınıflandırma şemasını kullanan bir IRIS tanıma sistemi sunuyoruz.

Özet (Çeviri)

Applying the use of biometric characteristics for identification is increasingly showing itself as a viable idea. Each person has their own characteristics and these differ from the rest of the people. For example, there is no one with the same voice, with the same fingerprint or with exactly identical eyes. Even between twin brothers, there are differences, which makes biometric measurements an excellent reliable means of identification yet the biometric identification process, whatever the characteristic to be used, follows the following model: capture of a biometric sample of data, extraction of characteristics and finally the comparison. The capture consists of acquiring a sample of this characteristic. The feature extraction phase is the phase where properties are used to create a biometric signature. Finally, it is in the comparison phase that the final result is obtained in this paper we present an IRIS recognition system using the features of the iris and a classification scheme.

Benzer Tezler

  1. PPG (fotopletismografi) sinyalleri ile biyometrik tanımlama sistemi

    Biometric recognition system with PPG (photoplethysmography) signals

    AHMET REŞİT KAVSAOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET RECEP BOZKURT

    DOÇ. DR. KEMAL POLAT

  2. Derin öğrenme kullanarak konuşma bölütlerinin tespiti için optimal özellik parametre kümesi belirleme

    Determining optimal feature parameter set for detection of speech segments using deep learning

    ÖZLEM BATUR DİNLER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN

  3. Fatigue detection of drivers using image processing and artificialintelligence techniques

    Kullanarak sürücülerin yorgunluk tespiti görüntü işleme ve yapayzeka teknikleri

    OMER NASIH ISMAEL ALHURMUZI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TİMUR İNAN

  4. Speech emotion recognition using auditory models

    İşitsel modelleri kullanarak otomatik duygu konuşma tanıma

    ENES YÜNCÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN HACIHABİBOĞLU

    PROF. DR. HÜSEYİN CEM BOZŞAHİN

  5. Border control using human shape detection

    Başlık çevirisi yok

    ALI ABDULLAH MOHAMMED MOHAMMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN