A new biometric system based iris image analyzing using convolutional neural network
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 832420
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Biyometrik sistemler bir kişiyi doğrulamak veya tanımlamak için kişisel özellikler uyguluyor. A Sistem her kişiye özel biyometrik özellikleri topluyor. Bunlar biyometrik özellikler daha sonra bireyi doğrulamak veya tanımlamak için doğrudan bağlanır. Bu çalışmada, IRIS görüntülerini tanımak amacıyla sınıflandırmak için CNN'in yeni yapısı uygulandı. kişiler. Önerilen yapı 9 CNN öznitelik çıkarma katmanından oluşmaktadır. giriş görüntülerinin boyutunun azaltılmasına ve çıkarılan özelliklerin ANN, MLP, RF ve DT gibi sınıflandırıcılar. Sunulan sonuçlar göstermektedir ki Önerilen CNN tabanlı RF yöntemi, diğer sınıflandırıcılara göre en iyi doğruluğu sundu.
Özet (Çeviri)
Biometric systems are applying personal features to validate or identify a person. A system collects biometric characteristics unique to every person. These biometric characteristics are then directly linked to verify or identify the individual. In this study new structure of CNN applied to classify IRIS images to recognize the persons. The proposed structure consist from 9 CNN features extraction layers which lead to decrease the size of input images and wired the extracted features to the classifiers such as ANN, MLP, RF, and DT. The presented results show that the proposed CNN based RF method presented best accuracies than other classifiers.
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
- 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
- Ear biometrics in personal identification
Kimlik tespitinde kulak biyometriği
BAHATTİN KOCAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
- Presentation attack detection with shuffled patch-wise binary supervision
Karıştırılmış yama tabanlı ikili gözetim ile sunum saldırı tespiti
ALPEREN KANTARCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Cloud based veins recognition and authentication using CNN
CNN kullanarak bulut tabanlı damar tanıma ve doğrulama
NATEK MOHAMMED SAKRAN SAKRAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN