Düşük çözünürlüklü sensörlerle biyometri
Biometrics with low resolution sensors
- Tez No: 933654
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT BOLAT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kişisel veri güvenliğinin kritik önem taşıdığı dijital çağda, geleneksel biyometrik yöntemlerin mobil cihazlarda yaşadığı güvenlik kısıtları, daha güvenilir ve güçlü kimlik doğrulama yaklaşımlarına olan ihtiyacı artırmaktadır. Bu kapsamda gerçekleştirilen çalışma, mobil cihazlarda kullanılmak üzere, düşük çözünürlüklü sensörlerden elde edilen elektrokardiyogram (EKG) verilerine dayanan yenilikçi bir kimlik doğrulama yöntemi önermektedir. EKG, kalp aktivitesinden elde edilen elektriksel sinyaller aracılığıyla bireye özgü biyometrik özellikler sunan bir tekniktir. Kalp atışının ritmik ve bireye has özellikleri, EKG'yi kimlik doğrulama ve insan tanıma uygulamaları için ideal bir veri kaynağı haline getirmektedir. Önerilen yöntemde, son on yılda konuşmacı tanıma alanında başarılı sonuçlar elde eden i-vektör yaklaşımından yararlanılmaktadır. i-vektörler, veri sıkıştırma ve özellik çıkarımı süreçlerinde etkinlik sağlayarak, kimlik doğrulama ve tanıma sistemlerinin verimliliğini artırmaktadır. Çalışmada, EKG verilerinden elde edilen öznitelikler arasında Mel Frekansı Kepstral Katsayıları (MFCC) ve Gammatone Frekansı Kepstral Katsayıları (GFCC) kullanılmaktadır. MFCC, ses sinyalinin kısa süreli güç spektrumunu temsil ederken, GFCC, insan kulağının frekans çözünürlüğünü modelleyerek daha doğal bir özellik çıkarımını mümkün kılmaktadır. Bireysel EKG sinyallerinden elde edilen öznitelikler kullanılarak oluşturulan i-vektörler, kosinüs mesafesi ölçümü ile puanlanmış ve bu sayede kimlik doğrulama işlemi gerçekleştirilmiştir. Kosinüs mesafesi, vektörler arasındaki açısal farkı ölçerek benzerlik değerlendirmesi yapmada etkili bir metrik olarak öne çıkmaktadır. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin yüksek doğruluk oranlarıyla mobil cihazlar için pratik çözümler sunma potansiyelini ortaya koymakta; yöntem, güvenilirliğini ve uygulanabilirliğini doğrulamaktadır. Bu tez, biyometrik kimlik doğrulama alanında EKG verilerinin kullanımını yaygınlaştırmayı amaçlamakta ve mobil güvenlik çözümlerine özgün yaklaşımlar kazandırmayı hedeflemektedir. Ayrıca, önerilen yöntemin gelecekte daha güvenli ve kullanıcı dostu biyometrik sistemlerin geliştirilmesine önemli katkılar sağlayacağı öngörülmektedir.
Özet (Çeviri)
In the digital age, where personal data security is of critical importance, the security limitations of traditional biometric methods on mobile devices have increased the need for more reliable and robust identity authentication approaches. In this context, this study proposes an innovative identity verification method based on electrocardiogram (ECG) data acquired from low-resolution sensors, designed for use on mobile devices. ECG is a technique that provides individual-specific biometric features through electrical signals generated by cardiac activity. The rhythmic and unique characteristics of heartbeats make ECG an ideal data source for identity verification and human recognition applications. In the proposed method, the i-vector approach—which has achieved successful results in speaker recognition over the past decade—is utilized. I-vectors enhance the efficiency of authentication and identification systems by enabling effective data compression and feature extraction. In this study, Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Gammatone Frequency Cepstral Coefficients (GFCC) are employed as feature extraction techniques from ECG data. While MFCC represents the short-term power spectrum of audio signals, GFCC models the frequency resolution of the human ear, thereby enabling a more natural feature extraction process. The i-vectors, derived from individual ECG signals, are scored using cosine distance measurement, thus facilitating the identity verification process. Cosine distance stands out as an effective metric by quantifying the angular difference between vectors for similarity evaluation. Experimental results demonstrate that the proposed method, with its high accuracy rates, reveals significant potential in providing practical solutions for mobile devices, thereby confirming its reliability and applicability. This thesis aims to promote the widespread use of ECG data in the field of biometric authentication and to introduce innovative approaches to mobile security solutions. Furthermore, it is anticipated that the proposed method will contribute significantly to the development of safer and more user-friendly biometric systems in the future.
Benzer Tezler
- Güvenlik kameralarındaki yüz görüntülerinin süper çözünürlüklenetleştirilmesi
Face enhancement in surveillance systems using super-resolutiontechniques
ALİ HÜSAMEDDİN ATEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ESKİ
- Mobil telefon kamerasından alınan bilek ve avuç içi görüntüleri ile biyometrik kimliklendirme
Biometric identification with wrist and palmprint images captured by mobile phone camera
ÖZDEN NİYAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Domain adaptive visual inertial global localization in GNSS-denied environments
GNSS olmayan ortamlarda görüntü uyarlamalı görsel-ataletsal küresel konum belirleme
ABDÜLBAKİ ŞANLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU
- Fusion of RGB and thermal image pairs for object and face liveness detection
Nesne ve yüz canlılığı tespiti için RGB ve termal görüntü çiftlerinin birleştirilmesi
MERVE ERŞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE