Bulanık kümelemeli yapay sinir ağları ile biyometrik tanıma
Biometric recognition with fuzzy clustering neural networks
- Tez No: 299269
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜBARİZ EMİNLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: YSA, BCO, DCT, DWT, biyometrik sistemler, iris tanıma, görüntü işleme, Ayrık kosinüs dönüşüm, Bulanık analiz, Bulanık kümeler, Yapay sinir ağları, Artificial Neural Networks, Fuzzy Clustering Neural Networks, FCM, DCT, DWT, Biometric Systems, Iris Recognition, Image Processing, Discrate cosine transform, Fuzzy analysis, Fuzzy sets
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Haliç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada Bulanık Kümelemeli Yapay Sinir Ağlarının (BKYSA) iki boyutlu bir örüntü tanıma problemi üzerine uygulanışı gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışma birçok biyometrik üzerine uygulanabilir şekilde geliştirilmiştir. Bu çalışma için biyometriklerden biri olan iris seçilmiş ve iris tanıma üzerine çalışma yapılmıştır.Öz nitelik vektörü elde edilirken Ayrık Dalgacık Dönüşümü (DWT) ve Ayrık Kosinüs Dönüşümü (DCT) yöntemlerinden yaralanılmıştır. Bulanık kümeleme (BK) algoritmalarından bir tanesi olan Bulanık C Ortalamalar (BCO) ile öznitelik vektörü üzerinde kümeleme yapılmış ve Yapay Sinir Ağları (YSA) ile de sınıflandırma gerçekleştirilmiştir.Çalışma yapılırken öncelikli olarak klasik YSA ile sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Bir sonraki adımda ise BKYSA kullanılarak sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. İki yöntemle de yapılan sınıflandırmaların test sonuçları karşılaştırılmıştır. BKYSA ile çalışıldığında veri boyutunda çok büyük oranlarda azalma olmuş, verilerin kalitesi artmış ayrıca sonuçların doğruluğu ve bir birlerine olan yakınlığı artmış ve eğitim süreleri büyük oranlarda kısalma olmuştur.
Özet (Çeviri)
In this thesis we applied Fuzzy Clustering Neural Networks to the 2D pattern recognition problem. The methodology is developed in this thesis can be applied to lots of biometrics. For this research Iris is chosen as a biometric and iris recognation is studied.Discrete Wavelet Transform (DWT) and Discrete Cosine Transform (DCT) are used for feature extraction. Feature Vectors are clustered using one of the Fuzzy Clustering algorithms which is Fuzzy C Means (FCM) and this clusters are classified with Artificial Neural Networks.First of all clusters are classified with classical Artificial Neural Networks. At the next step, clusters are classified with Fuzzy Clustering Neural Networks. Test results from both methods are compared. When working with Fuzzy Clustering Neural Networks the amount of data size decreased, quality of data increased, accuracy and precision of the results increased and also training time decreased.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ile afet yönetiminde sosyal zarar görebilirlik riskinin belirlenmesi
Utilization of artificial neural networks for calculation of social vulnerability in disaster management
DİLEK SÜRMELİ
- Tavsiye sisteminde sıralama ve sınıf kümeleme için bilişsel karşılaştırmalar esaslı bir metot önerisi ve kitap seçim problemine uygulanması
A cognitive comparison method for sorting and class clustering in recommendation system and implementation of the book selection problem
SEYİT HAMZA ÇAVGA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN KAYA
- Modelling the effects of brand image components on advertising awareness using a neuro-fuzzy system
Marka imaj birleşenlerinin reklam hatırlanırlığı üzerine etkisinin bulanık sinir ağları sistemi ile modellenmesi
ALI FAHMI
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL BURÇ ÜLENGİN
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Zeki sınıflandırma ve kümeleme yöntemlerinin tıbbi tanı ve tedavide kullanımı
The usage of intelligent classification and clustering methods in medical diagnosis and treatment
UĞUR ERKİN KOCAMAZ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN TAŞKIN
- Bulanık sinir ağ sisteminin ayarlanabilir parametrelerinin analizi ve uygulamaları
Analysis of neuro-fuzzy system's tunable parameters and applications
RAHİME CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. YÜKSEL ÖZBAY