Identification of eye retina by using deep learning NN techniques for security
Güvenlik için göz retinasını derin öğrenme NN teknikleri kullanarak tanımlama
- Tez No: 768258
- Danışmanlar: Assoc. Prof. Dr. OĞUZ ATA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Biyometrik, Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Retina, Biometric, Deep learning, Convolutional neural networks, Retina
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda yapay zeka teknolojisinin gelişmesiyle birlikte makineler insanın iş yükünü üstlenmeye başlamıştır. Bu sistemler insan beyninin öğrenme yeteneğini uygulamaya çalışır; görüntü işlemenin birçok alanında kullanılmıştır, örn. Büyük veri analizi, endüstri, kümeleme, örüntü tanıma vb. Teknolojik gelişmeye bağlı olarak çeşitli alanlarda kullanılan veri hacmi çok yüksek seviyelere ulaşmıştır. Sonuç olarak, büyük miktarda insan verisini analiz etmek zorlaştı. Bu çalışmada yapay zeka kullanılarak yeni bir yöntem geliştirilecektir. Geliştirilecek yöntem, yeni oluşturulan göz görüntüleri veri seti üzerinde doğrulanacaktır. Geliştirilen veri setinin amacı, göz görüntülerini kullanan kişileri tespit etmek olacaktır. Ardından, önerilen CNN yapısı, önceki çalışmalarla karşılaştırıldığında dikkat çekici bir doğruluk sundu. Ayrıca önerilen yapı cassia veri seti ile doğrulanmıştır.
Özet (Çeviri)
With the development of artificial intelligence technology in recent years, machines have started to take on the human workload. These systems try to apply the learning ability of the human brain; it has been used in many areas of image processing, e.g. Big data analysis, industry, clustering, pattern recognition, etc. Depending on the technological development, the data volume used in various fields has reached a very high level. As a result, it became difficult to analyze large amounts of human data. In this study, a new method will be developed using artificial intelligence. The method to be developed will be validated on the newly created eye images data set. The purpose of the developed data set will be to identify people using eye images. Then, the proposed CNN structure presented accuracy that is remarkable when compared with previous studies. Moreover, the proposed structure validated with cassia dataset.
Benzer Tezler
- Glaucoma disease detection using image processing and machine learning approach
Görüntü işleme ve makine öğrenme yaklaşımıyla glokom hastalığının tespiti
HUSSEIN ALAA MOHAMMED ATTAR BASH
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Dokunmatik yüzeylerde kullanıcı tipinin analizi ve dokunma hassasiyetinin kullanıcı tipine göre belirlenmesi
Analysis of user type on touchpads and determination of touch sensitivity by user type
EGEMEN ENGİZEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEYİR ÖZCAN SEMERCİ
- Molecular mechanism of AT1R/PARP1 inhibitors interactionsusing combined molecular modeling approaches and physicsdriven virtual identification of novel therapeutics againstretinal inflammation.
AT1R/PARP1 inhibitörlerinin retinal inflamasyona karşı yeni terapötiklerin kombine moleküler modelleme ve fizik-temelli sanal olarak moleküler makenizmasının araştırılması
MD KAMRUL HASAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
BiyofizikBahçeşehir ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR DURDAĞI
- Retina görüntülerinin kalite değerlendirmesi ve diyabetik retinopati hastalığının tespiti
Retinal image quality assessment and detection of diabetic retinopathy disease
UĞUR ŞEVİK
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMAL KÖSE
- Dizel araçlarda ses analiz yöntemleri ve sürücü bilgi sistemi tasarımı ile motor arızası tespiti
Engine fault detection of diesel vehicles by sound analysis methods and driver information system design
ALI MARDAN HAMEED QUTUB
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SARITAŞ