Enhancing Iris Recognition
İris tanımanın iyileştirilmesi
- Tez No: 923212
- Danışmanlar: PROF. DR. IBRAHİM S. I. ABUHAİBA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Islamic University - Gaza
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Bu tezde iris tanıma sağlamlığını ve doğruluğunu artırmak için üç teknik öneriyoruz. İlk olarak, daha az kısıtlı koşullar altında yakalanan iris görüntülerini işlemek için yeni bir segmentasyon algoritması öneriyoruz. Bu algoritma, iris engelleri ve aynasal yansıma gibi gürültü türleri olduğunda hata yüzdesini azaltır. Önerilen algoritma, bir K-ortalamalı kümeleme algoritması kullanarak irisin beklenen bölgesini belirleyerek başlar, ardından iris sınırını lokalize etmek için dairesel bir Hough dönüşümü kullanılır. Daha sonra gürültü bölgelerini tespit etmek ve izole etmek için önerilen bazı algoritmalar uygulanacaktır. İkinci olarak, gözbebeği genişlemesinin iris tanıma sistemi üzerindeki etkisine ilişkin bir çalışma, gözbebeği genişlemesinin iris şablonunu bozduğunu ve tanıma sistemlerinin performansını etkilediğini göstermek için gerçekleştirilir. Bu nedenle gözbebeği genişleme derecesinin bir sınırı belirlenir. Gözbebeği genişlemesinin derecesi bu sınırı aşarsa iris kodu etkilenecek veya bazı bilgileri atılacaktır. Bu sınır zararlı gözbebeği genişlemesini önlemek için kullanılabilir. Son olarak, tutarlı ve tutarsız bitleri belirlemek için iris kodu bitlerini analiz ediyoruz ve hangi bölgenin daha fazla tutarsız bit içerdiğini bulmak için iç ve dış bölgeler arasında karşılaştırma yapıyoruz. Deneylerimizde üç ücretsiz halka açık iris veri tabanını kullanıyoruz (UBIRIS v1, CASIA v3 ve CASIA v4). Algoritmalarımızın her biri MATLAB 7.0 yazılımında uygulandı. Deneylerin yapıldığı ortam Compaq PC, Core 2 Due Intel Pentium İşlemci (2.00 GHz), 1GB RAM ve Windows 7 işletim sistemidir. UBIRIS v1 üzerinde yapılan deneyler, segmentasyon algoritmamızın doğruluğunun %98,76 olduğunu, bu durumun iris tanıma performansını önemli ölçüde artırdığını ve segmentasyon algoritmamızın ortalama yürütme süresinin diğer algoritmaların yürütme süresinden daha az olan 1,68 ms'ye eşit olduğunu göstermektedir. CASIA v3 üzerinde yapılan deneyler, gözbebeği genişlemesinin etkisinin, gözbebeği genişlemesinin tahmini genişleme derecesi sınırından daha fazla gözbebeği genişleme derecesine sahip olan irislerin hariç tutulmasıyla önemli ölçüde en aza indirilebileceğini göstermektedir. Son olarak, CASIA v4 üzerinde yapılan deneyler iris kodunda tutarsız bitlerin varlığını göstermektedir ve ayrıca iç bölgelerdeki bitlerin dış bölgelerdeki bitlerden daha kararlı olduğunu göstermektedir. Sonuçlar, bu çalışmanın iris tanıma performansını önemli ölçüde artırdığını ve geniş ortamlarda, özellikle işbirlikçi olmayan ortamlarda uygulanmasını mümkün kıldığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we propose three techniques to increase the iris recognition robustness and accuracy. First, we propose a new segmentation algorithm to handle iris images captured under less constrained conditions. This algorithm reduces the error percentage while there are types of noise, such as iris obstructions and specular reflection. The proposed algorithm starts by determining the expected region of the iris using a K-means clustering algorithm, then a circular Hough transform is used to localize the iris boundary. After that, some proposed algorithms will be applied to detect and isolate noise regions. Second, a study of the effect of pupil dilation on the iris recognition system is performed to show that pupil dilation degrades the iris template and affects the performance of recognition systems. Therefore, a limit of pupil dilation degree is determined. If the degree of pupil dilation exceeds this limit, the iris code will be affected or some of its information will be discarded. This limit can be used to avoid detrimental pupil dilation. Finally, we analyze the iris code bits to determine the consistent and inconsistent bits, and we compare between the inner and outer regions to find which region contains more inconsistent bits. In our experiments, we use three free public iris' databases (UBIRIS v1, CASIA v3 and CASIA v4). Each of our algorithms were implemented in the MATLAB 7.0 software. The environment where the experiments are performed in is Compaq PC, Core 2 Due Intel Pentium Processor (2.00 GHz), 1GB RAM and Windows 7 operating system. Experiments on UBIRIS v1 show that the accuracy of our segmentation algorithm is 98.76%, which significantly improves the performance of iris recognition, and the average execution time of our segmentation algorithm equals 1.68 ms, which is less than the execution time of the other algorithms. Experiments on CASIA v3 show that the effect of pupil dilation can be minimized significantly by excluding irises which have a pupil dilation degrees more than the estimated limit of dilation degree. Finally, experiments on CASIA v4 show the existence of inconsistent bits in the iris code, and also show that the bits of inner regions are more stable than the bits of outer regions. Results show that this work significantly improve the performance of iris recognition, and make it possible to be applied in wide environments, especially in non-cooperative environments.
Benzer Tezler
- Iris detection and recognition by image segmentation using K-Means algorithm and artificial neural network
Görüntü ile iris tespiti ve tanımaK-Means algoritması kullanarak bölümlemeve yapay sinir ağı
FIRAS YAQOOB YOUSIF ALABDULLAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- 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
- Tanker gemi denetim programında emniyet-ı ve emniyet-ıı yaklaşımlarının entegre edilmesi: sıre 2.0 çerçevesinde dematel kullanılarak emniyet başarı faktörlerinin belirlenmesi
Integrating safety-i and safety-ii approaches in tanker vessel inspection programme: identifying safety success factors using dematel within the sire 2.0 framework
YELDA İRİS
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR ÇİÇEK
- Demir eksikliği anemisinde irisin ve FABP4 rolünün araştırılması
The research on the roles of irisin and FABP4 in iron deficiency anemia
AHMET SELMANOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
HematolojiFırat ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAADET AKARSU
- Enhancing mobile spontaneous adverse drug event reporting through electronic health records
Mobil advers etki bildirim sistemlerinin elektronik sağlık kayıtları yardımıyla iyileştirilmesi
MEHMET KUBİLAY KAHVECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL SENGÖR ALTINGÖVDE
PROF. DR. ASUMAN DOĞAÇ