Avuç izi doğrulama için en uygun ilgi alanı bölgesinin tespit edilmesi
Detection of the most suitable roi for palmprint verification
- Tez No: 885974
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN BİNGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Evrişimli sinir ağları, Convolutional neural networks
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gümüşhane Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Akıllı Sistemler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, avuç içi biyometrik tanıma sistemlerinde ilgi alanı bölge seçiminin önemini ve performansa etkilerini derinlemesine incelemektedir. İlgin bölge seçimi, biyometrik verilerin doğruluğunu ve sistemin genel performansını belirleyen kritik bir faktördür ve biyometrik özelliklerin yoğun olduğu bölgelerin tespit edilmesi ve analiz edilmesini sağlamaktadır. Çalışmamızda, bölütlenmiş edilmiş el görüntülerinde parmak arası noktalar referans alınarak kare şeklinde ilgin alanları oluşturulmuştur. Bölütleme işlemi, avuç içi bölgesinin arka plandan ayrılması ve parmak arası noktaların belirlenmesini içermektedir. Bölütleme sonrası belirlenen parmak arası noktalar referans alınarak, bu merkez noktası etrafında kare şeklinde ilgin alanı tanımlanmıştır. Bölgesel büyüklük farkları, bölütlenmiş el görüntülerinde ortaya çıkan farklı boyutlardaki ilgin alanların ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Parmakların açık veya kapalı olması, elin açısı ve pozisyonu gibi değişkenler, ilgin alanının büyüklüğünde ve şeklinde farklılıklara neden olabilir. Bu çalışmada, farklı büyüklüklerde ve şekillerdeki ilgin alanlarının kimliklendirmedeki doğruluk oranları üzerindeki etkileri deneysel olarak analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, farklı büyüklüklerdeki ilgin alanlarının biyometrik tanıma performansına olan etkilerini göstermektedir. Doğru bölge seçimi, biyometrik doğrulama sistemlerinin doğruluk oranlarını ve işlem hızını önemli ölçüde artırmaktadır. Elin pozisyonu gibi değişkenlerin avuç içi tanımaya olan etkileri de detaylı bir şekilde analiz edilmeye çalışılmıştır. Bu bulguların, biyometrik sistemlerin geliştirilmesine ve daha güvenilir doğrulama süreçlerinin oluşturulmasına katkı sunması beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
This paper provides an in-depth study of the importance of region of interest selection in palm biometric recognition systems and its impact on performance. Region of interest selection is a critical factor that determines the accuracy of biometric data and the overall performance of the system, and it enables the detection and analysis of regions where biometric features are concentrated. In our study, square regions of interest are created in the segmented hand images with reference to the inter-finger points. The segmentation process involves separating the palm region from the background and identifying the inter-finger points. After segmentation, a square region of interest is defined around this center point with reference to the identified inter-finger points. Regional size differences result in different sized regions of interest appearing in the segmented hand images. Variables such as whether the fingers are open or closed, the angle and position of the hand can cause differences in the size and shape of the region of interest. In this study, we experimentally analyzed the effects of different sized and shaped regions of interest on the accuracy of identification. The results obtained show the effects of different sizes of interest areas on biometric recognition performance. Correct region selection significantly improves the accuracy and processing speed of biometric verification systems. The effects of variables such as hand position on palm recognition have also been analyzed in detail. These findings are expected to contribute to the development of biometric systems and the creation of more reliable verification processes.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile el ve yüz analizi tahminlemesi
Hand and face analysis prediction with machine learning methods
HÜSNEİREM KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYHAN AYAR
- Bilgisayar destekli avuç içi damar izi tanımaya dayalı kimlik doğrulama sistemi tasarımı
Computer aided authentication system design based on palm vein recognition
AMAL EJJARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
- Esnek kullanımlı avuç izi bölgesine dayalı doğrulama sistemlerinin tasarım çalışması
A comprehensive study on flexible palmprint verification system design
MURAT AYKUT
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. MURAT EKİNCİ
- Yapay sinir ağları ile konuşmacı doğrulama sistemleri için saldırı tespiti
Using artificial neural network on anti-spoofing for speaker verification
BEKİR BAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMAL HANİLÇİ
- Avuç içi tarama yöntemlerini kullanarak bıyometrık kimlik tespiti
Biometric palm scanning methods for identification using new approaches
FARAZ JALALİ DARGHLOU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FIRAT HARDALAÇ