A new structure of convolutional neural network for human identification by analyzing hand geometry images
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 796071
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİUÇAN
- 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: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Biyometrik sistemler; Bireylerin kendilerine özgü biyolojik, fiziksel ve davranışsal verilerini analiz ederek onları anlamlandıran teknolojiler olarak öne çıkıyorlar. DNA verileri, parmak izi tanımlama, retina tarama veya yüz tanıma gibi seçenekleri kullanan biyometrik okuyucular; Personel kimlik kartları, anahtarlar, şifreler, manyetik kartlar vb. geleneksel uygulamaların yerini almıştır. Arkasında ileri teknoloji bulunan bu sistemler, internet teknolojilerinin gelişmesi ve veriye dayalı şirket anlayışı ile birçok işletme tarafından tercih edilmeye başlanmıştır. Biyometrik güvenlik sistemleri olarak da adlandırılan bu teknolojiler; Kişisel verilerin güvenliği açısından da büyük avantajlar sağlamaktadır. Bu çalışmada yeni evrişimli sinir ağı tabanlı biyometrik sistem sunulmuştur. Önerilen yöntem, CNN'nin performansını artırmak için evrişimli sinir ağını güve alevi optimizasyon algoritmasıyla birleştirdi. ayrıca, sonuçları değerlendirmek için SVM gibi birkaç sınıflandırıcı uygulanmıştır. Son aşamada, önerilen yöntem bu alanda sunulan çeşitli çalışmalarla karşılaştırıldı ve sunulan biyometrik sistemin %99,43 doğrulukla en iyisi olduğunu gösterdi.
Özet (Çeviri)
Biometric systems; They stand out as technologies that make sense of individuals by analyzing their unique biological, physical and behavioral data. Biometric readers using options such as DNA data, fingerprint identification, retinal scanning or face recognition; It has replaced traditional applications such as personnel ID cards, keys, passwords, magnetic cards and so on. These systems, which have advanced technology behind them, have started to be preferred by many businesses with the development of internet technologies and data-based company understanding. These technologies, also called biometric security systems; It also provides great advantages in terms of the security of personal data. In this study, new convolutional neural network based biometric system presented. The proposed method combined convolutional neural network with moth flame optimization algorithm to enhance the performance of the CNN. furthermore, several classifiers such as SVM applied to evaluate the results. In the last stage, the proposed method compared with several studies presented in this field and show that the presented biometric system is best with 99.43% accuracy.
Benzer Tezler
- Cloud based veins recognition and authentication using CNN
CNN kullanarak bulut tabanlı damar tanıma ve doğrulama
NATEK MOHAMMED SAKRAN SAKRAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN
- Yol görüntüsü ve hareket duyarga verilerini kullanarakotomatik yol anormalliği tespiti
Automatic road anomaly detection using road image and motion sensor data
ERKAN DEVECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURHAN ERGEN
- An innovative and accurate deep learning based HER2 scoring method HER2-unet
HER2 tümör hücrelerinin segmentasyon için derin öğrenme tabanlı yeni bir yaklaşım
FARIBA DAMBAND KHAMENEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Iris identification based on deep convolutional neural networks
Derin konvolüsyonel sinir ağlarına dayalı iris tanımlaması
AHMAD SALIHY
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REMZİ YILDIRIM
- Developing algorithm for automatic detection of caves using unmanned aerial vehicle data
İnsansız hava araçlarından elde edilen verilerle otomatik mağara tespiti yapabilen algoritmanın geliştirilmesi
MUSTAFA BÜNYAMİN SAĞMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORKAN ÖZCAN