Authentication in ATM/ITM machines using iris recognition biometrics
ATM/ITM makinelerinde iris biyometrisiyle kimlik doğrulaması
- Tez No: 881148
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YUNUS EMRE SELÇUK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- How cryptographic implementations affect mobile agent systems
Şifreleme gerçekleştirmelerinin gezgin aracı internet sistemlerini nasıl etkilediği
İSMAİL ULUKUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Boğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- 5G ultra dense network security and handover authentication using advanced machine learning
5G ultra yoğun ağ güvenliği ve gelişmiş makine öğrenimi kullanarak değişim doğrulaması
HAMZAH AHMED FARAJ AL-RUBAYE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Altınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Delay root cause analysis and 3D modeling of LTE control communication using machine learning
Gecikme kök neden analizi ve 3D LTE kontrol iletişiminin modellenmesimakine öğrenimini kullanmak
SAMEER QUTAIBA MOHAMMED TOTONCHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Altınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- A New cryptanalysis method of cellular automata based encryption systems
Hücresel otomata tabanlı şifreleme sistemleri için yeni bir şifre analiz yöntemi
ALİ MURAT APOHAN
- Low-cost security protocols for resource-constrained Internet of Things devices
Kaynakları kısıtlı Nesnelerin İnterneti cihazları için düşük maliyetli güvenlik protokolleri
YILDIRAN YILMAZ