Recognition of iris images in the presence of noise
Gürültü durumunda irıs görüntülerinin tanıması
- Tez No: 825149
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖNSEN TOYGAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Doğu Akdeniz Üniversitesi-Eastern Mediterranean University
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Biometrik tanıma sistemleri bir insanı fiziksel ve/veya davranış özelliklerinden tanımak için kullanılırlar. İris tanıma, en güvenilir biometrik tanıma sistemlerinden biri olup, iris örüntüsü insan hayatı boyunca değişmez. Bu tezde, iris örüntü bilgisinin diğer biometrik tanıma sistemlerine göre daha yüksek tanıma başarımı olduğu için, iris biometriği çalışılmıştır. Genel olarak, iris resimleri üzerindeki örtme, ışık değişimleri ve gözkapağı ve kirpik engellemeleri gibi gürültülerin etkileri, bütünsel ve alt-örüntüye dayalı yaklaşımlar kullanılarak araştırılmıştır. Temel Eleman Analizi (PCA), Alt-örüntüye Dayalı PCA (spPCA) ve Modüler PCA (mPCA) yöntemleri öznitelik bulma ve örtülü iris resimlerini tanımak için önişleme teknikleriyle birlikte kullanılmıştır. Işık değişimlerinin etkisini geçersiz kılmak için, histogram eşitleme ve ortalama-ve-sapma normalizasyonu resim önişleme yöntemleri olarak kullanılmıştır. Gözkapağı ve kirpik engellemelerinin iris resimleri üzerindeki etkisini göstermek için gürültülü UBIRIS, CASIA ve MMU veritabanları kullanılmıştır. Bütünsel ve alt-örüntüye dayalı yaklaşımlar kullanılarak bu yöntemlerin performansı değişik deneyler yapılarak karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Biometric recognition systems are used to identify a person based on physiological and/or behavioral characteristics. Iris recognition is one of the most secure biometric recognition systems and iris remains stable over the human life time. Since iris pattern information gives higher accuracy rate than other biometric recognition methods, we study iris biometrics in this thesis. Generally, iris recognition in the presence of occlusions, illumination variations and the effect of noises like eyelid and eyelash obstructions on iris images are investigated extensively in this work using holistic and subpattern-based approaches. Principal Component Analysis (PCA), subpattern-based PCA (spPCA) and modular PCA (mPCA) methods are used as feature extractors to recognize occluded iris images with the combination of preprocessing techniques. In fact, in order to eliminate the effect of illumination changes, histogram equalization and mean-and-variance normalization techniques as part of image preprocessing steps are used. Three noisy iris databases namely UBIRIS, CASIA and MMU have been used to test our approaches for demonstrating the effect of eyelid and eyelash occlusions on iris images. Various simulations using holistic and subpattern-based approaches are performed to test and compare the recognition performance of these approaches.
Benzer Tezler
- Iris segmentation and recognition based on deep learning in the presence of diseases
Hastalıkların varlığında segmentasyon ve derin öğrenme ile irıs tanıma
ABBADULLAH .H SALEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. OĞUZHAN MENEMENCİOĞLU
- Kolesterol seviyesi ile iristeki sodyum halkası arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationship between cholesterol level and sodium ring in iris
BURAK KÜRŞAT GÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ÇETİN KURNAZ
- İris görüntülerinin analiziyle kimlik tanıma
Identity recognition trough analysis of iris images
SEVAL BULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NECLA TEKTAŞ
- İris deseninin yapay zeka yöntemleri ile tanınması
Recognition of iris texture by using artificial intelligence methods
HASAN ERDİNÇ KOÇER
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NOVRUZ ALLAHVERDİ
- İris görüntülerini analiz ederek kimlik tanıma
Identification by analysing iris images
ZEINAB SAEEDNIA
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGA AYDIN