Geri Dön

Authentication in ATM/ITM machines using iris recognition biometrics

ATM/ITM makinelerinde iris biyometrisiyle kimlik doğrulaması

  1. Tez No: 881148
  2. Yazar: HAFIZULLAH OZGUR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YUNUS EMRE SELÇUK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 39

Özet

Özet—Biyometrik tanımlama, iris özellikleri ve karakteristiklerini içeren birçok kimlik doğrulama sistemini kapsayan bir yöntemdir. Bir kişinin iris ve pupillasındaki minik piksellerin davranışı çıkarılabilir ve ATM/ITM makinelerinde kimlik doğrulama için benzersiz bir şekilde kullanılabilir. Bu çalışmada, daha yüksek doğruluk ve başarıya ulaşmak hedeflenmektedir. Daugman algoritmasının, diğer algoritmalara kıyasla iris biyometrisinin daha hızlı ve daha doğru bir şekilde uygulanmasına olanak tanıyabildiğini bulduk. Bu, ATM/ITM kullanıcılarının hesaplarına rahatça erişmelerine ve kart veya PIN'e gerek olmadan kimlik doğrulamalarını iris biyometrilerini kullanarak gerçekleştirmelerine olanak tanıyacaktır. Bu tür bir sistem aynı zamanda programlarda ulusal kimlik haklarını doğrulamak için kullanılabilir. Ayrıca, böyle bir sistem, sahte faaliyetleri en aza indirirken sosyal yardımlar, sübvansiyonlar ve diğer haklara erişimi artırabilir [1].

Özet (Çeviri)

Abstract—Biometric identification is a method that encompasses many types of authentication systems, including iris features and characteristics. The behaviour of the tiny pixels in a person's iris and pupil can be extracted and uniquely used for authentication in ATM/ITM machines. In this study, achieving higher accuracy and success is the goal. We have found out that the Daugman algorithm can enable the implementation of iris biometrics in a faster and more accurate way compared to other algorithms. This will allow ATM/ITM users can comfortably access their accounts and make transactions without the need for a card or PIN, while authenticating their identity in the machines using their iris biometrics. Such a system can also be used to authenticate national ID entitlement in programmes. Furthermore, such a system can enhance the accessibility of social benefits, subsidies, and other entitlements while minimizing fraudulent activities [1].

Benzer Tezler

  1. ATM şebekelerde trafik analizi ve güvenlik

    Başlık çevirisi yok

    HALİL AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNSEL DURUSOY

  2. Çevrimiçi bankacılık için yeni kimlik doğrulama yöntemi

    New authentication method for online banking

    NURANA VERDIYEVA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bankacılıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR

  3. Derin öğrenme teknikleri kullanılarak yüz tanıma tabanlı müşteri doğrulama ile bankamatiklerde sahtekârlık tespiti

    Face recognition based customer authentication by using deep learning techiques for detecting atm fraud

    MEHMET YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SAİT ALİ UYMAZ

  4. ATM forum güvenlik belirtimlerinin incelenmesi ve ATM-TCP/IP ortamı için çok katmanlı ATM güvenlik modeli

    An Investigation of ATM forum security specifications and a multi-layer ATM security model for TCP/IP over ATM (MLASM-t)

    MUSTAFA ALPER BOTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜNAL YARIMAĞAN

  5. Yapay sinir ağları ile yüz tanıma

    Artificial neural networks based face recognition

    GÖKSEL GÜNLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. FADIL ÇELİKKOL