Geri Dön

Feature extraction and fusion from visible light and near-infrared images for iris recognition

İris tanıma için görünür ışık ve yakın kızıl ötesi görüntülerinden öznitelik çıkarma ve birleştirme

PDF İndir

  1. Tez No: 427995
  2. Yazar: MOHAMMAD SHAHIN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HALDUN SARNEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İris geniş kabul gören ve kişi tanımada en güvenilir sonuçları veren biyometrik özelliklerden biridir, ayrıca havaalanları gibi belirli bölgelerde check-in ve iltica kontrolü için kullanılmaktadır. Bu sistemler yüksek doğruluk vermesine karşı, söz konusu kişinin hareketleri ve ortam ışıklandırması ile ilişkili gibi bazı kısıtlayıcı şartlar altında kullanıla bilmektedir. Aksi durumlarda ortaya çıkan düşük kaliteli iris tanımada performansın düşmesine neden olurlar. Bu tez çalışmasında asıl amaç, düşük aydınlatma şartlarında alınmış ideal olmayan iris görüntü verilerine sahip sistemin performansının yükseltilmesidir. iki yaklaşım kullanılmıştır: (1) iris dokusu özniteliklerinin sağlam çıkarılması (2) görünür ışık (GI) ve yakın kızıl ötesi ışık (YKI) altında alınan irisden elde edilen bilgilerin birleştirilmesidir. Bu tez boyunca, özniteliklerin çıkarılması için, işbirliksiz iris görüntüleri için 1D log-Gabor filtresine dayalı bir sağlam metod önerilmiştir. İkinci yaklaşımda ise, GI ve YKI irisden elde edilen özniteliklerin içindeki bilgileri kendi tamamlayıcı bilgilerine gore birleştirmekteyiz. YKI gürültü faktörlerine karşı yüksek seviye dayanıklılık sağlamasına karşın zengin bir iris dokusu içermemektedir. Bunun tam tersi olarak, GI görüntüleri ise bozucu faktörlerden etkilenmelerine karşın daha bilgi verici iris dokusu sağlamaktadır. UTIRIS üzerindeki deneysel sonuçlarımız control edilmeyen aydınlatma koşullarında alınmış GI ve YKI görüntüleri için birleştirme yaklaşımının etkinliğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Iris is commonly accepted as one of the most accurate biometric traits and has been successfully applied in such distinct domains as airport check-in or refugee control. Despite high accuracy of such systems, they can be used under some constraints associated with subjects' behavior and environmental illumination. Otherwise, emergent low quality iris images cause performance degradation in recognition. In this thesis, our main objective is to enhance system performance dealing with non-ideal iris images captured in uncontrolled lighting conditions. We followed two distinct approaches that are (1) robust extraction of iris texture features and (2) combination of obtained information from visible light (VL) and near infrared (NIR) iris images. In this thesis, for feature extraction, a robust method based on 1D log-Gabor filter is proposed against the non-cooperative iris images. In the second approach, we combine information in features obtained from VL and NIR iris images due to their own complementary information. NIR images provide high level of robustness against noise factors but they cannot yield texture-rich iris images. On the contrary, VL images provide more informative textures though suffer from degradation factors. Our experimental results on UTIRIS database demonstrate effectiveness of fusion approach where both NIR and VL images captured in uncontrolled lighting conditions.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    389359

    Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak benzer spektral özelliklere sahip doğal nesnelerin ayırt edilmesine yönelik bir metodoloji geliştirme

    Developing a methodology for discriminating natural objects having spectrally similar features using very high resolution satellite imagery

    İSMAİL ÇÖLKESEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU

  2. Tez No

    259023

    Feature extraction and fusion techniques for patch-based face recognition

    Yama-tabanlı yüz tanıma için öznitelik çıkarımı ve birleştirme teknikleri

    BERKAY TOPÇU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN ERDOĞAN

  3. Tez No

    313013

    Yüz resimlerinden yaş bilgisinin tespit edilmesi

    Age estimation from human face images

    MERVE KILINÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF SİNAN AKGÜL

  4. Tez No

    401553

    Face recognition from still images and video sequences

    Başlık çevirisi yok

    ALAA ADNAN ELEYAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDogu Akdenız Unıversıtesı-Eastern Medıterranean Unıversıty

    DOÇ. DR. HASAN DEMİREL

  5. Tez No

    270061

    New spectral features and classifier architectures for emotion recognition from spontaneous speech

    Doğal konuşmadan duygu tanıma için yeni spektral öznitelikler ve sınıflandırıcı yapıları

    ELİF BOZKURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENGİN ERZİN

Geri Dön