A new biometric system based on human hand geometry using deep convolutional neural network
Derin evrişimli sinir ağı kullanan insan eli geometrisine dayalı yeni bir biyometrik sistem
- Tez No: 768365
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Biyometri, bir kişiyi iris, avuç içi, parmak izi ve yüz gibi fizyolojik özelliklerine veya ses, imza ve yüz ifadesi gibi davranışlarının belirli yönlerine dayalı olarak tanımlamak için kullanılan bir teknolojidir. Son yıllarda avuç içi tanıma ve ilgili teknolojilere dayalı araştırmalar araştırmacıların ilgisini çekmiştir. Bu çalışmalarda avuç izi görüntü analizi yoluyla bireyleri tanımak için klasik makine öğrenmesi ve veri madenciliği yöntemlerinin uygulandığı tespit edilmiştir. Bu çalışmalarda daha eski veri kümeleri ve yöntemler kullanılmıştır. Bu veri kümeleri, daha önceki teknolojilere dayanan kameralar kullanılarak yakalandı. Bu çalışmada, derin öğrenme teknikleri kullanılarak insan kimliğine yönelik yeni bir yöntem tabanlı derin öğrenme teknikleri sunulmuştur. Ayrıca probleme özel evrişimli sinir ağı modeli sunulmakta ve yeni veri seti üzerinde test edilmektedir. Ayrıca, elde edilen sonuçlar önde gelen klasik makine öğrenmesi ve veri madenciliği teknikleri kullanılarak karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Biometrics is a technology used to identify an individual based on their physiological characteristics such as iris, palm, fingerprints and face, or certain aspects of their behavior such as voice, signature and facial expression . In recent years, research based on palm recognition and related technologies has attracted the attention of researchers. In these studies, it was found that classical machine learning and data mining methods were applied to recognize individuals through palmprint image analysis. These studies used older datasets and methods. These datasets were captured using cameras based on earlier technologies. In this study, a new method based deep learning techniques presented for human identification using deep learning techniques. In addition, the model of the convolutional neural network specific to the problem is presented and tested on the new data set. Moreover, the obtained results are compared using leading classical machine learning and data mining techniques.
Benzer Tezler
- Design of a new biometric system based on hand geometry images using deep learning methods
El geometrisi görüntüleri ile derin öğrenme yöntemlerini kullanarak yeni biyometrik sistem tasarımı
HASAN NAJAT SHAKIR SHAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN
- A new structure of convolutional neural network for human identification by analyzing hand geometry images
Başlık çevirisi yok
HIBA KAREEM GHENA AL SHATTRAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİUÇAN
- A new biometric system using deep learning: Analysis of palmprint images
Başlık çevirisi yok
MOHAMMED JAAFAR RASHID AL-MAJMAIE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
- Human identification verification from biometric dorsal hand vein images based on deep learning generative adversarial networks
Derin öğrenme üretken karşılık ağlarına dayalı biyometrik dorsal el damar görüntülerinden insan tanımlama doğrulaması
KHALED MOHAMED AB ALASHİK
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REMZİ YILDIRIM
- Dokunma dinamiği ile mobil kullanıcılar için kimlik doğrulama
Mobile user authentication using touch dynamics
RIDVAN ÖZGÜVENİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMED OĞUZHAN KÜLEKCİ