Iris identification based on deep convolutional neural networks
Derin konvolüsyonel sinir ağlarına dayalı iris tanımlaması
- Tez No: 836561
- Danışmanlar: PROF. DR. REMZİ YILDIRIM
- 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: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 171
Özet
Dünyada, güvenlik ihtiyacı değişik yöntemler kullanılarak yapılmaktadır. Biyometrik sistemleri de çok değişik amaç için kulanılmaktadır. Bilim ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte, bir çok biyometrik sisteme alternatif olarak iris biyometrisi bir çözüm sunuyor. Bu araştırmada, irisin biyometrik modalitelerini kullanarak insanları tanımlamak için derin öğrenme algoritmasına (CNN) dayanan yeni bir biyometrik tanımlama önerilmiştir. Çalışma görevlerinde derin öğrenme yöntemlerinin sayısız performansının yorumlanmasında, önerilen biyometrik tanımlamanın yapısı, SoftMax ve ReLu aktivasyon fonksiyon sınıflandırıcılarını kullanarak görüntüleri bölümlere ayıran, öznitelikleri çıkaran ve sınıflandıran evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ve VGG-16, VGG-19, ResNet-50 ve ResNet101 kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, özellik çıkarımı için MobileNet, AlexNet ve InceptionV3 gerçekleştirildi ve eğitim verilerinde %97,44 ve test verilerinde ise %98,35 doğruluk elde edilmiştir. İris sınıflandırmasında ise CNN, ImageNet ve TinyVGG kullanılarak eğitim test verilerin de %98.11 ve test verilerinde %98.35 doğruluk elde edilmiştir. .
Özet (Çeviri)
With the prominent need for security and the increasing request for information security, security regulations, and trustworthy methods of identification and adjustment in biometric systems worldwide, biometric identification technology transpires extensively used in our everyday lives. With the advancement of science and technology iris biometrics analogous to many further biometric systems offers an alternative solution to this lingering matter. Although iris identification has been immensely studied, it is nevertheless, not a fully solved problem, which is the factor inhibiting its implementation in real-world situations today. The existing iris biometrics technology and other biometrics systems' main problems faced a lack of robustness of the algorithms. But lately, iris identification for biometrics become vigorous by using deep learning. On account of this consideration, iris biometrics technology has gained more attention and interest due to its ability and reliability to dominate a sum of significant limitations of unimodal biometric systems. In this thesis, a new biometric identification is proposed, which is based on a deep learning algorithm (CNN) for identifying humans using biometric modalities of the iris. In the interpretation of the countless performances of deep learning methods in several identification tasks, the structure of the proposed biometric identification is based on convolutional neural networks (CNNs) which segment, extract features, and classify images using SoftMax and ReLu activation function classifiers. Furthermore. VGG-16, VGG-19, ResNet-50 vs ResNet101, MobileNet, AlexNet, and InceptionV3were performed for feature extraction, which attained around 97.68% accuracy on the training data set and almost 98.35% accuracy on the test data set. In iris classification, I have used CNN, ImageNet, and TinyVGG which obtained 98.11% accuracy on the training data set and 98.35% on the test data set. As a highly accurate modality of biometric identification, iris identification uses plenty of mathematical pattern recognition techniques on images of one or both of the irises of a person's eyes.
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
- Bilgisayar destekli iridoloji tarama sistemi
Computer based iridology scanning system
MERVE NUR ÖNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mühendislik BilimleriAfyon Kocatepe ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜR EMRE GÜRAKSIN
- Face recognition and person re-identification for person recognition
Kişi tanıma için yüz tanıma ve kişinin yeniden tanınması
EMRAH BAŞARAN
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- 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
- 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