Geri Dön

A new biometric system using deep learning: Analysis of palmprint images

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 796678
  2. Yazar: MOHAMMED JAAFAR RASHID AL-MAJMAIE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  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: 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

  1. 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

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN

  2. 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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN

  3. Makina öğrenmesile biyometrik sahtekarlığa ve ağ anormallik tespitine dayalı saldırı tespiti

    Intrusion detection based on biometric spoofing and network anomaly detection with machine learning algorithms

    SAJAD EINY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMİL ÖZ

  4. Güvenlik kameralarındaki yüz görüntülerinin süper çözünürlüklenetleştirilmesi

    Face enhancement in surveillance systems using super-resolutiontechniques

    ALİ HÜSAMEDDİN ATEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ESKİ

  5. Yüz tanıma tekniğine dayalı yoklama sistemi geliştirilmesi

    Development of an attendance registration system based on face recognition technique

    AHMED B SALEM SALAMH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM AKYÜZ