User identification through neural network algorithms
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 14646
- Danışmanlar: DOÇ.DR. UĞUR HALICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kullanıcı Belirleme, Nöral Ağ, Geri- Yayılım, Oz-örgütlenen Özellik Haritası, Sinir ağları, User Identification, Neural Networks, Back-propagation, Self- organizing Feature Maps, User identification, Nerve net
- Yıl: 1991
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET NÖRAL AĞ ALGORİTMALARINI KULLANARAK KULLANICI BELİRLEME ÜNLÜ, Didem Elektrik ve Elektronik Müh. Yüksek Lisans Tezi Danışman: Doç. Dr. Uğur HALICI Nisan 1991, 204 sayfa Bilgisayar sistemlerinde, kullanıcı belirleme bir güvenlik önlemidir. Günümüzde bu sorun parola sistemleri, donanım kilit mekanizmaları ve biolojik ölçüm mekanizmaları gibi belirleme/ doğrulama yöntemleriyle çözülmektedir. Uygulanan alternatif yöntemlerden biri de, kullanıcıyı klavyeyi kullanış şeklinden ayırt ederek belirlemektir. Tezde, bu yöntem, nöral ağ algoritmalarından geri yayılım ve öz- örgütlenen özellik haritası ile gerçekleştirilmiştir. Uygulamada, bir kullanıcı tanıma test programı geliştirilerek, farklı kullanıcılardan yazı örnekleri toplanmış ve iki nöral ağ için eğitim kümesi olarak kullanılmıştır. Eğitimin sonunda, ağ yapıları üzerinde hatırlama deneyleri yapılmıştır. Kullanıcıyı tanıma sonuçları, iki nöral ağın iç yapısı ile birlikte incelenmiş ve karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT USER IDENTIFICATION THROUGH NEURAL NETWORK ALGORITHMS ÜNLÜ, Didem M.Sc. in Electrical and Electronics Eng. Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Uğur HALICI April 1991, 204 pages User identification is a security precaution in computer systems. For the time being this problem is solved using various identification/ authentication procedures such as password schemes, hardware lock mechanisms or biometric mechanisms. An alternative user identification procedure is to use keystroke rhythm analysis, which identifies the user through the way he/she types at the keyboard. This procedure is implemented in the thesis by using two neural network algorithms, back-propagation and self-organizing feature maps. Throughout the implementation, a user identification test kit is developed, in which typing samples from different operators are collected and used as a training set for both networks. At the end of training, the networks are tested by recalling experiments. User recalling results and internal learning structures of both networks are analyzed and compared.
Benzer Tezler
- Grafik programlama kullanarak kepstrum analizi ve yapay sinir ağı ile konuşmacı tanıma
Speaker identification with cepstrum analysis and artificial neural network using graphical programming
ORHAN ÖZHAN
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT PASTACI
- Jeodezik yöntemlerle deformasyon ölçmeleri ve analizi
Deformation surveys and analysis by geodetics methods
ORHAN AKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEVFİK AYAN
- Boğaziçi'nde insan etkileri ve çevrenin görsel yorumu
Visual effects of man-made developments on the rosphorus and the visual commentment of the Bosphorus present landscape
A.ŞEBNEM PİLGİR
- İTÜ Kart kullanıcı otomasyonu
İTÜ Kart user automation
E. AYŞE ÇÖLOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. A. COŞKUN SÖNMEZ
- Çimento harmanlama prosesinin kalman kestirimcisi ile tanılanması
Identification of cement blending process with kalman estimation
ÖMER ÖZGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAN ÖZSOY