Geri Dön

Düşük çözünürlüklü sensörlerle biyometri

Biometrics with low resolution sensors

PDF İndir

  1. Tez No: 933654
  2. Yazar: FATMA SABA KOÇKAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT BOLAT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 129

Özet

Kişisel veri güvenliğinin kritik önem taşıdığı dijital çağda, geleneksel biyometrik yöntemlerin mobil cihazlarda yaşadığı güvenlik kısıtları, daha güvenilir ve güçlü kimlik doğrulama yaklaşımlarına olan ihtiyacı artırmaktadır. Bu kapsamda gerçekleştirilen çalışma, mobil cihazlarda kullanılmak üzere, düşük çözünürlüklü sensörlerden elde edilen elektrokardiyogram (EKG) verilerine dayanan yenilikçi bir kimlik doğrulama yöntemi önermektedir. EKG, kalp aktivitesinden elde edilen elektriksel sinyaller aracılığıyla bireye özgü biyometrik özellikler sunan bir tekniktir. Kalp atışının ritmik ve bireye has özellikleri, EKG'yi kimlik doğrulama ve insan tanıma uygulamaları için ideal bir veri kaynağı haline getirmektedir. Önerilen yöntemde, son on yılda konuşmacı tanıma alanında başarılı sonuçlar elde eden i-vektör yaklaşımından yararlanılmaktadır. i-vektörler, veri sıkıştırma ve özellik çıkarımı süreçlerinde etkinlik sağlayarak, kimlik doğrulama ve tanıma sistemlerinin verimliliğini artırmaktadır. Çalışmada, EKG verilerinden elde edilen öznitelikler arasında Mel Frekansı Kepstral Katsayıları (MFCC) ve Gammatone Frekansı Kepstral Katsayıları (GFCC) kullanılmaktadır. MFCC, ses sinyalinin kısa süreli güç spektrumunu temsil ederken, GFCC, insan kulağının frekans çözünürlüğünü modelleyerek daha doğal bir özellik çıkarımını mümkün kılmaktadır. Bireysel EKG sinyallerinden elde edilen öznitelikler kullanılarak oluşturulan i-vektörler, kosinüs mesafesi ölçümü ile puanlanmış ve bu sayede kimlik doğrulama işlemi gerçekleştirilmiştir. Kosinüs mesafesi, vektörler arasındaki açısal farkı ölçerek benzerlik değerlendirmesi yapmada etkili bir metrik olarak öne çıkmaktadır. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin yüksek doğruluk oranlarıyla mobil cihazlar için pratik çözümler sunma potansiyelini ortaya koymakta; yöntem, güvenilirliğini ve uygulanabilirliğini doğrulamaktadır. Bu tez, biyometrik kimlik doğrulama alanında EKG verilerinin kullanımını yaygınlaştırmayı amaçlamakta ve mobil güvenlik çözümlerine özgün yaklaşımlar kazandırmayı hedeflemektedir. Ayrıca, önerilen yöntemin gelecekte daha güvenli ve kullanıcı dostu biyometrik sistemlerin geliştirilmesine önemli katkılar sağlayacağı öngörülmektedir.

Özet (Çeviri)

In the digital age, where personal data security is of critical importance, the security limitations of traditional biometric methods on mobile devices have increased the need for more reliable and robust identity authentication approaches. In this context, this study proposes an innovative identity verification method based on electrocardiogram (ECG) data acquired from low-resolution sensors, designed for use on mobile devices. ECG is a technique that provides individual-specific biometric features through electrical signals generated by cardiac activity. The rhythmic and unique characteristics of heartbeats make ECG an ideal data source for identity verification and human recognition applications. In the proposed method, the i-vector approach—which has achieved successful results in speaker recognition over the past decade—is utilized. I-vectors enhance the efficiency of authentication and identification systems by enabling effective data compression and feature extraction. In this study, Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Gammatone Frequency Cepstral Coefficients (GFCC) are employed as feature extraction techniques from ECG data. While MFCC represents the short-term power spectrum of audio signals, GFCC models the frequency resolution of the human ear, thereby enabling a more natural feature extraction process. The i-vectors, derived from individual ECG signals, are scored using cosine distance measurement, thus facilitating the identity verification process. Cosine distance stands out as an effective metric by quantifying the angular difference between vectors for similarity evaluation. Experimental results demonstrate that the proposed method, with its high accuracy rates, reveals significant potential in providing practical solutions for mobile devices, thereby confirming its reliability and applicability. This thesis aims to promote the widespread use of ECG data in the field of biometric authentication and to introduce innovative approaches to mobile security solutions. Furthermore, it is anticipated that the proposed method will contribute significantly to the development of safer and more user-friendly biometric systems in the future.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    899643

    Güvenlik kameralarındaki yüz görüntülerinin süper çözünürlüklenetleştirilmesi

    Face enhancement in surveillance systems using super-resolutiontechniques

    ALİ HÜSAMEDDİN ATEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ESKİ

  2. Tez No

    467656

    Mobil telefon kamerasından alınan bilek ve avuç içi görüntüleri ile biyometrik kimliklendirme

    Biometric identification with wrist and palmprint images captured by mobile phone camera

    ÖZDEN NİYAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM

  3. Tez No

    888651

    Integrating path planning and image processing with UAVs for disease detection and yield estimation in indoor agriculture

    Kapalı alan tarımda hastalık tespiti ve verim tahmini için rota planlama ve görüntü işlemenin İHA'larla entegre edilmesi

    ONAT ERDOĞMUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  4. Tez No

    821254

    Optimal trajectory generation and adaptive control of an underactuated and self-balancing lower body exoskeleton

    Eksik tahrikli ve özdengelemeli bir alt gövde dış iskelet robot için eniyileştirilmiş yörünge planlaması ve uyarlamalı kontrol uygulaması

    AHMED ADEL AHMED FAHMY SOLIMAN AHMED ADEL AHMED FAHMY SOLIMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. REGAİP BARKAN UĞURLU

  5. Tez No

    968264

    Multi-proxy analysis of exposed fault surfaces in extensional tectonics

    Gerilme tektoniğinde fay yüzeylerinin çok yönlü (multi-proxy) analizi

    MUHAMMED NUR ABDULLAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Jeoloji MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ERSEN AKSOY

Geri Dön