Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11499/521
Title: Kulak biyometrisi kullanarak görüntü işlem tabanlı kimlik tespiti.
Other Titles: Image processing based identification by using ear biometry .
Authors: Yenisarı, Esma
Advisors: Emre Çomak
Keywords: Biyometri, Biyometrik Sistem, Kulak Biyometrisi, Görüntü İşleme, Kimlik Tanımlama, Kimlik Doğrulama.
Biometrıc, Biometrıc System, Ear Biometry, Image Processing, Identifıcation, Authentication.
Publisher: Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Abstract: Küreselleşme ve teknoloji ile dünya üzerindeki sınırların ortadan kalkmasıyla insan etkileşiminin de sınırları değişmiştir. Gerek fiziki gerek sanal olarak dünyanın herhangi bir noktası ile etkileşim kurma hızı artmıştır. Birbiriyle ilişki içinde olan kişi sayısı bir hayli fazla olduğundan kişileri tanıma büyük bir problem haline gelmiştir. Kimlik tanıma ve kimlik doğrulama işlemlerini hem kullanışlı hem de güvenli hale getirmek çoğu sistem için öncelik oluşturmaktadır. Çoğu sistemde kullanılan şifre, parola, güvenlik kartı gibi bilinen ya da sahip olunan bir nesne kullanarak güvenlik sağlamak yerine doğrudan kişinin kendisini kullanma fikri gelişmiştir. Biyometri adı verilen ve kişinin kendisini oluşturan, bireye özgü davranışsal ya da karakteristik birtakım özellikler vardır. Biyometrik sistemlerde retina, iris, parmak izi, kulak, imza gibi karakteristik özellikler ile kimlik doğrulama ve kimlik tanıma işlemleri yapılmaktadır. Her bir biyometrik veri kullanılma amacına, güvenlik seviyesine ya da elde edilebilme şartına göre farklı sistemlerde kullanılmaktadır. Bu tezde kulak biyometrisi ile kimlik tanıma işlemi gerçekleştirilmiştir. Kullanılan kulak görüntüsü görüntü işleme yöntemleri ile istenen forma getirilmiştir. Literatürde var olan standart yöntemlerin aksine pek çok görüntü işleme ve iyileştirme yöntemi aynı anda kullanılarak kulak görüntüsünden kontur bilgisine ulaşılmıştır. Verilerde bir standart sağlamak için normalize edildikten sonra kayıt edilmiştir. Kimlik doğrulama ve kimlik tanımlama işlemlerini gerçekleştirmek içinde Hu momentleri baz alınarak eşleştirme yapılmıştır. Sistemde kullanılan AMI kulak veri tabanındaki farklı kişilere ait kulak görüntüleri kullanılarak, kimlik tanımada umut vaat eden sonuçlara ulaşılmıştır. With the elimination of borders in the world by globalization and technology the boundaries of the human interaction has also changed. Both the physical and the virtually interaction speed of any point in the world has increased. The number of people who are in relationships with each other is considerable so recognizing people has become a major problem. To make identification and authentication procedures both convenient and secure is a priority for most systems. Instead of using something that own like security card or something that known like password, the idea of using the persons himself/herself improved. There are set of behavioral and characteristic features that are individual called biometrics. In biometric systems, authentication and identification procedures are performed by the features such as retina, iris, fingerprint, ear, signature. Each biometric data can be used in different systems according to the security level, obtaining condition or using ambition .In this thesis, identification procedure was carried out with ear biometrics. Ear images that are used convert to the desired form by image processing methods. Unlike standard methods in the literature many image processing and enhancement methods used simultaneously to reach ear contour from the ear image. To provide a standard for data, normalization process is done before recording. To perform authentication and identification, matching process is done by Hu moments. Using ear images belong to different people in AMI database, promising results have been achieved in recognition of identity
URI: https://hdl.handle.net/11499/521
Appears in Collections:Tez Koleksiyonu

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ESMA YENİSARI.pdf2.24 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

172
checked on May 27, 2024

Download(s)

138
checked on May 27, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.