Geri Dön

Biometrics for smartphones: Age recognition, gender recognition and identification

Akıllı telefonlar için biyometri: Yaş tanıma, cinsiyet tanıma ve kişi tanıma

PDF İndir

  1. Tez No: 456353
  2. Yazar:
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ENSAR GÜL
  4. Tez Türü: Belirtilmemiş.
  5. Konular: Belirtilmemiş.
  6. Anahtar Kelimeler: Biometric, Identi cation, Classi cation, Feature, SmartPhone, Sensor, Accelerometer, Application, Biyometri, Kimlik Tan mlama, S n and rma, Öznitelik, Ak ll Telefon, Sensör, vmeölçer, Uygulama
  7. Yıl:
  8. Dil:
  9. Üniversite: İstanbul Şehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Identi cation, gender and age recognition are directly used especially in the security eld and there are many researches that are actively conducted nowadays about these topics. Sensors are required for this studies. But the large and constrained sensors make it di cult for the experiments to be practicable. On the other hand, the use of smartphones are becoming increasingly popular and becoming an integral part of our lives. Therefore, the method of providing the necessary sensors via smartphones is increasing. For this study, accelerometers were used which are built-in smartphones and preferred especially to recognize motions. In a nutshell, the purpose of this thesis is to present, the study was done to recognize identi cation, age, and gender using the accelerometer sensor in a smartphone and the results of these studies. To accurately classify the identi cation, age groups, and genders that make the activities of walking and running. We also aimed to determine that which motions gives us better success rates in this classi cation. In addition, we aim to compare between the ve di erent classi cation algorithms. For this purpose, to collect data, and to be able to use built-in sensors, compatible Android and IOS applications have been developed. Also, feature vectors were derived from the Matlab tool and classi ed by using the Weka Data Mining tool. Five di erent classi ers have been studied and the performance evaluation and comparisons were made.

Özet (Çeviri)

Kimlik tan ma ba³ta olmak üzere, cinsiyet tan ma ve ya³ tan ma konular özellikle güvenlik alan nda do§rudan uygulamalar olan ve günümüzde aktif olarak çal ³ lan ara³t rma konular d r. Tan mlama yap l rken gerekli olan sensor için ise hayat m z n ayr lmaz bir parças haline gelen ak ll telefonlar n kullan m da artmaktad r. Bu çal ³mam zda özellikle eylem tan ma için kullan lan ve ak ll telefonlarda bulunan ivmeölçer sensörü kullan lm ³t r. Özetle bu tezin amac telefonlar üzerinde bulunan ivmeölçer sensörünü kullanarak, kimlikleri, ya³ gruplar n ve cinsiyetleri tan mlamaya yonelik yap lan çal ³malar ve bu çal ³malar n sonuçlar n de§erlendirmektir. Yürüme ve ko³ma hareketlerini yapan kimlikleri, cinsiyetleri ve ya³ gruplar n do§ru bir ³ekilde s n and rabilmek ve yüksek ba³ar oran n n hangi hareket ile sa§land § n n tespitini yapmakt r. Bununla birlikte be³ farkl s n and rma algoritmas aras nda ba³ar m k yaslamas yapmakt r. Bu amaçla veri toplayabilmek için, sensor olarak kullanabileceg miz, hede edi§imiz telefon modelleri ile uyumlu Android ve IOS uygulamalar geli³tirilmi³tir. Ayr ca toplan lan verilerden öznitelik vektörleri Matlab arac l § yla elde edilmi³ ve s n and rma Weka Data Mining Tool arac l § yla yap lm ³t r. Be³ farkl s n f üzerinde çal ³ma yap lm ³ olup, performans de§erlendirmesi ve kar³ la³t rmas hede enmektedir.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    676399

    CNN-based text-independent automatic speaker identification

    Evrişimsel sinir ağı tabanlı metinden bağımsız otomatik konuşmacı tanılama

    MANDANA FASOUNAKI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE

  2. Tez No

    595958

    Mobil bankacılık uygulamalarına giriş işlemi sırasında yüz tanıma teknolojisi kullanım eğiliminin teknoloji kabul modeli kullanılarak incelenmesi

    An analysis of customer's intention to use of using face recognition method to login mobile banking applications using technology acceptance model

    SEMİH KIZILSU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR

  3. Tez No

    610592

    Augmenting authentication with behavioral biometrics in a mobile banking application

    Mobil bankacılık uygulamasında davranışsal biyometri ile artırılmış kimlik doğrulama

    OKAN ENGİN BAŞAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve TeknolojiGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL

  4. Tez No

    521873

    Continuous authentication with behavioral biometrics on mobile devices

    Mobı̇l cı̇hazlarda davranışsal bı̇yometrı̇ kullanarak süreklı̇ kı̇mlı̇k doğrulaması

    TONGUÇ ÇATAKLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL

  5. Tez No

    534104

    Image quality assesment and enhancement for robust face recognition

    Yüz tanıma için imgelerin kalite ölçümü ve iyileştirilmesi

    ONUR SERTKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN AKGÜL

Geri Dön