Geometrik tabanlı öznitelik çıkarma ve öznitelik füzyonuna dayalı parmak damar tanıma
Geometric based feature extraction and finger vein recognition based on feature fusion
- Tez No: 832406
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER KAAN BAYKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Biyometrik tanıma (BT) sistemleri, canlıların kimliklerinin otomatik olarak doğrulanmasını ve-ya tanımlanmasını sağlayan sistemler bütünüdür. Bu işlem sırasında sadece o canlıya özgü benzersiz olarak bulunan parmak damar (PD) ağı, avuç içi damar ağı, parmak izi, retina, yüz, imza, ses vb. gibi karakteristik özellikler kullanılmaktadır. Bu özelliklerden birisi olan PD ağı, sahip olduğu ekstra avantaj-lar nedeniyle diğer BT sistemlerine göre kullanım alanlarını ve popülerliğini giderek artırmaktadır. Özel-likle güvenliğin ve uygulanabilirliğin ön planda olduğu yerlerde kullanım alanı giderek yaygınlaşmakta-dır. PD tanıma sistemlerindeki başarı oranlarını yükseltmek ve sistemin verimliliğini artırmak amacıyla önemli aşamalardan olan ön işleme ve öznitelik çıkarma aşamalarında her geçen gün yeni çalışmalar yapılmaktadır. Parmak damar ağı görüntülerinde bulunan gürültülerin azaltılması, yeni özniteliklerin çıkarılması ve bu özniteliklerin kullanıldığı yeni yöntemlerin geliştirilmesi konularında çalışmalar litera-türe kazandırılmaktadır. PD resimlerinin elde edilme aşamasında kullanılan kızılötesi ışınların ya da kurulan sistemin, dokunun yapısal özelliklerinden kaynaklı meydana getirdiği ışık saçılmaları, optik ve hareketsel bozulmalar sebebiyle ortaya çıkan gürültülerin temizlenmesi amacıyla çalışmalar yapılmak-tadır. Bu tez çalışmasında, Homomorfik Filtre (HF) ve Perona-Malik Anizotropik Difüzyon (PMAD) yöntemleri ön işleme aşamasında kullanılarak görüntülerde bulunan gürültüler giderilmeye çalışılmıştır. Ayrıca başarı oranını yükseltmek amacıyla, literatürde kullanılan öznitelik çıkarma yöntemlerinden elde edilen özniteliklere ilaveten Yatay Toplam Oran (HTP) ve Dikey Toplam Oran (VTP) olmak üzere iki yeni öznitelik önerilmiştir. Bu öznitelikler Yatay ve Dikey Toplam Oran (HVTP) öznitelik çıkarma yöntemi kullanılarak literatüre kazandırılmıştır. Çıkarılan yeni öznitelikler hem uzamsal hem de frekans alanı öznitelikleri ile öznitelik füzyonu yardımıyla birleştirilmiş ve farklı sınıflandırma yöntemleri kulla-nılarak başarı oranında sağladığı iyileştirmeler gözlemlenmiştir. Yapılan çalışmalarla, parmak damarla-rına ait özelliklerin etkin bir şekilde kullanılması ve PD tanıma performansının arttırılması sağlanmış, kimlik tanıma süreçlerinde daha güvenilir ve yüksek doğruluk içeren uygulamaların geliştirilmesine kat-kıda bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Biometric recognition (BT) systems are a set of systems that automatically verify or identify in-dividuals' identities. During this process, characteristic features unique to each individual, such as finger vein (PD) pattern, palm vein pattern, fingerprint, retina, face, signature, voice, etc. are used. PD pattern, which is one of these features, is gradually expanding its areas of usage and popularity compared to other BT systems due to its additional advantages. Especially in places where security and applicability are prioritized, the use of PD recognition systems is increasingly expanding. In order to enhance the suc-cess rates of PD recognition systems and increase the efficiency of the system, important stages such as preprocessing and feature extraction are being continuously explored through new research. Studies on the reduction of noise in PD images, the extraction of new features, and the development of new met-hods using these features are brought to the literature. Studies are made to remove the noise, caused by infrared rays, or light scattering occurring from the structural properties of the tissue or optical and mo-tion distortions occurring in the process of acquiring PD images. In this thesis, the noise presented in the images was attempted to be removed by employing the Homomorphic Filter (HF) and Perona-Malik Anisotropic Diffusion (PMAD) methods during the preprocessing stage. Additionally, in order to enhance the success rates, two new features, namely Horizontal Total Proportion (HTP) and Vertical Total Propor-tion (VTP), have been proposed in addition to the features obtained from existing feature extraction methods used in the literature. These features have been introduced to the literature using the Horizontal and Vertical Total Proportion (HVTP) feature extraction method. The extracted new features were com-bined with both spatial and frequency domain features with the help of the feature fusion technique, and improvements in the success rates were observed by using different classification methods. Through these studies, the effective utilization of features associated with PD, as well as the enhancement of PD recognition performance, has been achieved, contributing to the development of more reliable and high-accuracy applications in identity recognition processes.
Benzer Tezler
- Deep convolutional neural network based unconstrained ear recognition
Derin evrişimsel sinir ağı tabanlı kısıtsız kulak tanıma
FEVZİYE İREM EYİOKUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Öznitelik tabanlı imge çakıştırma
Feature based image registration
ŞAHİN IŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KEMAL ÖZKAN
- Affect recognition from facial expressions for human-computer interaction
İnsan-makine etkileşimi için yüz ifadelerinden duygu tanıma
SEZER ULUKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM
- Gerçek zamanlı sayısal görüntü işleme ve örüntü tanıma tekniklerinin araştırılması ve uygulanması
Investigation and implementation of real-time digital image processing and pattern recognition techniques
GHULAM SAKHİ SHOKOUH
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. REFİK SAMET
- Automatic caricature recognition
Otomatik karikatür tanıma
BAHRİ ABACI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL