Integrating image processing techniques for enhancing facial recognition security in IoT devices
IoT cihazlarında yüz tanıma güvenliğinin artırılması için görüntü işleme tekniklerinin entegrasyonu
- Tez No: 975720
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDURAZZAG ALI A ABURAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Beykoz Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Programlar Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
IoT tabanlı sistemlerde erişim kontrolü çoğunlukla yüz tanımaya bağlıdır, ancak yine de birçok sorunla karşı karşıyadır. Yüz tanıma hataları, yüz özelliği değişiklikleri ve sahtecilik girişimleri gibi güvenlik sorunları gibi sorunlar. Bu çalışmadaki temel odak, derinlik analizi, canlılık tespiti ve yinelenen kimlik doğrulama güncellemeleri gibi gelişmiş görüntü işleme tekniklerini yöneterek sistemin güvenliğini ve güvenilirliğini iyileştirmekti Sistemi sahte erişime daha fazla kısıtlamak ve kritik durumları yönetmede optimize etmek için, yalnızca bazı teknik güncellemeler değil, aynı zamanda önemli bir rol oynayan bu eklemeler yapıldı. Ayrıca, anormallik tespiti ve özellik çıkarma gibi diğer yöntemler, sistemin sağlamlığını artırmak ve yeni sorunlara etkili bir şekilde uyum sağlamasını sağlamak için kullanıldı. Bu çalışma üzerinde çalışırken, algoritmik önyargı ve kullanıcı gizliliğiyle ilgili sorunlar da dikkate alındı ve yalnızca sistemin güvenli değil, aynı zamanda önyargılı olmadığı ve etik olduğu değerlendirildi. Sonuçlarda, sistemin güvenliğe odaklı ve etik açıdan bilinçli bir tasarıma sahip olması, onu daha etkili ve güvenilir bir yüz tanıma sistemi haline getirirken, IoT tabanlı kimlik doğrulama ortamlarında gelecekte kullanım için güçlü bir potansiyele sahip olduğu öne sürülen çalışmaların birleştirilmesi önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
Access control in IoT-based systems mostly depends on face recognition, but it still faces many issues. Issues as face recognition errors, facial feature changes, and security problems like spoofing attempts. The primary focus in this work was improving the security of the system along with its reliability by managing advanced image processing techniques, such as depth analysis, liveness detection, and recurring authentication updates To make the system more restricted to fraudulent access and optimized at managing crucial cases, these additions are made, which are not just some technical updates but they also play an important part. Furthermore other methods like anomaly detection, and feature extraction were used to enhance the robustness of system, while allowing it to adjust to new issues effectively. Issues relevant to algorithmic bias and user privacy have also been taken into consideration while working on this study, by evaluating that not just system is secure but also it's not biased and is ethical. Combination of work have been suggested in the results, where the system is security-focused and ethically aware design makes it more effective and reliable facial recognition system, with strong potential for future use in IoT-based authentication environments.
Benzer Tezler
- Kanal tabanlı özellik temsili ve derin öğrenmeye dayalı uykululuk sınıflandırması
Drowsiness classification based on channel-based feature representation and deep learning
MUSTAFA RIFAT ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜMRAY ÖLMEZ
- Analytical study: Enhancement and segmentation of blood vessels in retinal image channels using digital image processing techniques and morphological processes
Analitik çalışma: Dijital görüntü işleme teknikleri ve morfolojik süreçler kullanılarak retina görüntü kanallarındaki kan damarlarının geliştirilmesi ve bölümlenmesi
OSAMAH HAMAD RAHEEM AL-AZZAWI
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Development of an autonomous drone-based irrigation decision support system utilizing image processing and machine learning techniques
Görüntü işleme ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan otonom drone tabanlı sulama karar destek sistemi geliştirilmesi
MOHAMAD BASHIR AJAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Makine MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN YAVUZ
- Developing a real-time monitoring system that analyzes cell morphology and detects proliferation by image processing and inform the researcher for the appropriate intervention in cell culture
Hücre kültüründe görüntü işlemeyle hücre morfolojisini analiz eden ve proliferasyonu tespit eden ve araştırmacıyı uygun müdahale için bilgilendiren gerçek zamanlı takip sistemi geliştirilmesi
TOLGA OVAYURT
Doktora
İngilizce
2025
Biyoteknolojiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiBiyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ŞEN
- Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocukların el yazılarının görüntü işleme teknikleri ile analizi
Analysis of handwriting of children with attention deficit hyperactivity disorder using image processing techniques
ÖZLEM YILDIZ BUDAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH ADAK