A new biometric system using deep learning: Analysis of palmprint images
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 796678
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
- 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: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Teknolojideki hızlı gelişmeler insanlığı hem olumlu hem de olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Özellikle siber ortamlarda işlenen suçların artmasıyla birlikte önemli güvenlik Dünyada bilgi güvenliği ile ilgili çalışmalar yapılmıştır. Bu sebeple günümüzde pek çok şirket ve kurumlar biyometrik tanıma sistemlerinden faydalanmakta ve bunları kullanmaktadır. güvenliklerini korumak için cihazlar. Bu çalışmada, yeni yöntem tabanlı evrişimli sinir ağı önceden eğitilmiş model AlexNet ve insanları tanımak için uygulanan dalgacık dönüşümü. Önerilen yöntem yeni çıkarılan ve El görüntülerinden etkili özellikler ve çıkarılan özellikleri topluluk öğrenimine bağladı özellikleri 72 insanı temsil eden çoklu sınıflara sınıflandıran sınıflandırıcı. bu elde edilen sonuçlar 99.14 olup, bu, son teknoloji çalışmalarla karşılaştırıldığında dikkat çekicidir.
Özet (Çeviri)
Rapid developments in technology can affect humanity both positively and negatively. Especially with the increase in crimes committed in cyber environments, important security studies on information security have been made in the world. For this reason, today, many companies and institutions take advantage of biometric recognition systems and use these devices in order to protect their security. In this study, new method based convolutional neural network pretrained model AlexNet and wavelet transform applied to recognize the humans. The proposed method extracted new and effective features from hand images and wired the extracted features to the ensemble learning classifier that classified the features into multiclass that are represented the 72 human. The obtained results 99.14 which is remarkable when compared with state of art studies.
Benzer Tezler
- 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
MOHAMMED FADHIL MOHAMMED SALEH AGHA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- 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
- Bilgisayarlı görme ve derin öğrenme ile süt sığırlarında biyometrik marker tabanlı kimlik doğrulama ve yüz tespitine dayalı yemlik alanı takibi
Biometric marker-based identification and facial detection-driven feedbunk interaction monitoring indairy cattle using computer vision and deep learning
SELMA DALGA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
ZiraatVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiTarımsal Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CİHAN ÇAKMAKÇI
- Comparative analysis of deepfake detection methods
Deepfake algılama yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi
BURAK İKAN YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BERK GÖKBERK
- Pekiştirmeli öğrenme ile yüz görüntüsünün yüksek çözünürlükte elde edilmesi
High resolution facial image acquisition with reinforcement learning
EMRE ALTINKAYA
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURHAN BARAKLI