Palm vein recognition by artificial neural network
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 796816
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- 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: 75
Özet
Başta teknoloji olmak üzere hayatın çeşitli alanlarındaki büyük gelişmelerden sonra, son zamanlarda biyometriyi yapay zeka ile sınıflandırmak için parmak izi, göz izi ve avuç içi damar parmak izi gibi çeşitli yöntemler ortaya çıkmış ve burada ayırt etmek için çeşitli yöntemler kullanılmış ve büyük başarı sağlanmıştır. Bu yazıda, her kişi 10 görüntü için 300 kişiye dağıtılmış 3000 görüntüden oluşan bir Tongji veri seti veri setinin avuç venöz parmak izini sınıflandıracağız. Bu sistem üç aşamadan geçti, ilk aşama ilgi alanını elde etmek ve görüntünün ön işlemesini yapmaktı, bu aşamada avuç içi bir kısmı Gauusian düşük filtre kullanılarak filtrelendikten sonra işlenmek üzere kesildi. görüntüden ikili görüntüye, ardından daha net bir görüntü ve daha güçlü özellikler elde etmek için görüntünün histogram eşitlemesinden geçirildiği görüntü ön işlemesi. İkinci aşama, ortaya çıkan görüntüden özniteliklerin çıkarılmasıdır, burada özelliklerin çıkarılması amacıyla Lineer Diskriminant Analizi kullanılmıştır. Sınıflandırma birkaç algoritma kullanılarak yapılmıştır ve en yüksek yüzdeyi veren algoritmayı benimsedik. Bu araştırmada makine öğrenimi için üç algoritma ve yapay sinir ağı için bir algoritma kullanılmıştır. Çok Katmanlı Perceptron Neural Network Classifier %100 başarı elde ederken geri kalan algoritmalar %99 sonuç verdi.
Özet (Çeviri)
After the great development in various fields of life, especially in technology, various methods have appeared recently to classify biometrics with artificial intelligence, such as fingerprint, eye print and palm vein fingerprint, where several methods were used to distinguish and met with great success. In this paper, we will classify the palm venous fingerprint of a Tongji dataset data set consisting of 3000 images distributed over 300 people for each person 10 images. This system went through three stages, the first stage was to obtain the area of interest and the pre-processing of the image, where in this stage a part of the palm was cut out to be processed after filtering it using Gauusian low filter converting the image to binary image, then the image pre-processing where the image was passed by the histogram equalization to get a clearer image and stronger features. The second stage is extracting features from the resulting image, where the Linear Discriminant Analysis was used for the purpose of extracting features, The classification was done using several algorithms, and we adopted the algorithm that gave the highest percentage. Three algorithms for machine learning and an algorithm for an artificial neural network were used in this research. Multilayer Perceptron Neural Network Classifier achieved 100%, while the rest of the algorithms, the result was 99%.
Benzer Tezler
- Using GLCM based on LBP/data mining tools for human identification through palm vein image
LBP/veri madenciliğine dayalı GLCM kullanarak avuç içi damar görüntüsü ile kişi tanıma
FIRAS SHIHAB AHMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BİROL TİLKİ
- Bilgisayar destekli avuç içi damar izi tanımaya dayalı kimlik doğrulama sistemi tasarımı
Computer aided authentication system design based on palm vein recognition
AMAL EJJARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
- Geometrik tabanlı öznitelik çıkarma ve öznitelik füzyonuna dayalı parmak damar tanıma
Geometric based feature extraction and finger vein recognition based on feature fusion
FATİH TİTREK
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER KAAN BAYKAN
- Hastane otomasyon sistemlerinde yüz tanıma sistemlerinin kullanımı
Use of facial recognition systems in hospital automation system
MEHMET ŞAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EDİZ ŞAYKOL
- Palm vein print to recognition and matching between the people
Avuçiçi damar yapısı ile kişi tanımlama ve eşleştirme
ABEER ADNAN ABDULRAHMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilim ve TeknolojiTürk Hava Kurumu ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. YURIY ALYEKSYEYENKOV