Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2011
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ENES ÇELİK
Danışman: ALİ BULDU
Özet:GÖRÜNTÜ İŞLEMEYE DAYALI AVUÇ İÇİ İZİNİN YAPAY SİNİR AĞI İLE TANINMASI Günümüzde güvenilir bir şekilde kimlik tespiti hala çözüm bekleyen sorunlar arasındadır. Bu tez çalışması bu sorunların çözümüne katkıda bulunmak üzere geliştirilen algoritma ile biyometrik kimlik tanımlama ve doğrulama sistemi geliştirilmiştir. Biyometrik kimlik tespitinde avuç içi izleri önemli araçlardan birisidir. Avuç içi okuyucusundan veya tarayıcıdan alınan görüntüler bilgisayar ortamında görüntü ön işleme teknikleri ile sayısal hale çevrilmiştir. Avuç içi görüntüsünün referans alınan çalışma bölgesinin çıkarılması ve bu bölgeye iki boyutlu ayrık dalgacık dönüşümü uygulanarak avuç içi öznitelik vektörleri belirlenmiştir. Dalgacık dönüşümü sonucunda elde edilen fazla katsayılar geliştirilen algoritma ile avuç içi izini temsil edecek ve ayırt ediciliğini yitirmeden daha az katsayılara indirgenerek ileri beslemeli yapay sinir ağında eğitilerek sınıflandırılmıştır. Yapılan çalışmada kullanılan avuç içi görüntüleri bu alanda standart olarak kabul edilen PolyU veri tabanından elde edilmiştir. Bu tez çalışmasında yapay sinir ağı ile avuç içi izi tanımlama ve doğrulama sistemi gerçekleştirilerek problemin çözümüne katkı sağlamaya çalışılmıştır. Yapay sinir ağı ile eğitim sürecinde ve test aşamasında başarı gösterilmiştir. Kasım, 2011 Enes ÇELİK ABSTRACT Recognition Of Palmprint Based On Image Processing With Artificial Neural Network Reliable identification notification is still a problem that needs solution in today’s world. This thesis study was developed to contribute solutions of that problem in the light of algorithm and biometric identification notification and verification systems. Palm print traces an important role in biometric identification notification. Visions that were obtained from palm print scanner, translated numerical status with using image processing technics. To determine palm print trace attribute vectors, palm trace’s referenced working region of interest omitted and two dimensionel discrete wavelet transform is implemented. Excessive coefficient that are obtained in the process of wavelet transform is classified in feedforward backprop artificial neural network without losing distinguishing characteristics. Palm print is obtained from generally accepted standard called PolyU database system. In this thesis, purpose is contribute for solution of problem with developing of artificial neural network and palm print trace identification and verification system. In the artificial neural network train and test process success is obtained.