Fingerprint pattern recognition system based on modify multi-connect architecture (MMCA)
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 611547
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Parmak izi, insan kimlik doğrulaması için en yaygın kullanılan ve tanınan biyometrik teknolojidir. Parmak izi kimlik doğrulaması, şifrelere kıyasla oldukça güvenli ve kullanışlı bir şekilde kanıtlanmış bir sicile sahiptir. Bu nedenle, parmak izi algılama akıllı telefonlarda, tabletlerde ve PC'lerde yaygın ve ürün farklılaştırıcı bir özellik olarak kabul edilmiştir. Bu tez,“çoklu bağlantı mimarisini değiştiren birleştirici bellek”olarak adlandırılan yeni bir teknik kullanarak kişilerin kimlik doğrulaması için bir Parmak İzi tanıma sistemi geliştirilmesini önermektedir. Bu da, doğruluk ve daha az işlem süresi olan daha verimli Parmak İzi sistemleri geliştirmenin yolunu açabilir. Ayrıca, ek birleşik hafıza dilimlerinin uygulanmasıyla, gelecekte bu tür sistemler oldukça karmaşık işlemler gerçekleştirme ve bellek tasarrufu yapma potansiyeli kazanacaktır. Bu tez çalışmasında üç veri tabanı viz. FVC (2004) veri tabanı, iç veri tabanı ve Uluslararası NIST veri tabanı 4 kullanılmıştır. FVC (2004) veritabanı 640 parmak izi modeli içerirken, dahili veritabanı 2500 farklı parmak izi modeli içerir; ve Uluslararası NIST veri tabanı 4, 2000 çift parmak izi düzeninden oluşmaktadır. Önerilen parmak izi tanıma sistemi,% 99,56'lık bir ortalama doğruluğa ve yaklaşık 30'luk bir örüntü tanıma işlem süresine sahiptir.
Özet (Çeviri)
Fingerprinting is the most widely used and recognised biometric technology for human authentication. Fingerprint authentication has a proven record as highly secure and convenient as compared to passwords. Hence, fingerprint sensing has come to be recognized as a common and product-differentiating feature in smart phones, tablets and PCs. This thesis proposes to develop a Fingerprint recognition system for authentication of persons by using a new technique, termed as 'associative memory with modify multi-connect architecture'. This, in turn, may pave the way to develop more efficient Fingerprint systems having accuracy and lesser processing time. Further, with application of additional tranches of associative memory, such systems in the future will acquire potential to perform highly complex operations and save memory. In this thesis, three databases viz., FVC (2004) database, internal database and International NIST database 4 are used. FVC (2004) database contains 640 fingerprint patterns, while internal database contains 2500 different fingerprint patterns; and the International NIST database 4 consists of 2000 pairs of fingerprint patterns. The proposed fingerprint recognition system has an average accuracy of 99.56% and a pattern recognition processing time of approximately 30s.
Benzer Tezler
- Bilgisayar destekli parmak izi tanıma sistemi tasarımı
Computer-aided fingerprint recognition system
ÖZNUR SİNEM SÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A. HALİM ZAİM
- 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
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN ERDOĞAN
- Cloud based veins recognition and authentication using CNN
CNN kullanarak bulut tabanlı damar tanıma ve doğrulama
NATEK MOHAMMED SAKRAN SAKRAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN
- Yapay sinir ağları kullanarak parmakizi analizi
Fingerprint recognition by using neural networks
SÜHELDAL GÜRDAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKYAY KAYNAK
- Gait-based gender classification using neutral and non-neutral gait sequences
Nötr veya nötr olmayan ardaşık yürüyüş tarzlarından davranış bağımlı cinsiyet klasifikasyonu
ZHYAR QAHHAR MAWLOOD
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHasan Kalyoncu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. CELAL KORAŞLI
DR. AZHIN TAHİR SABIR