Avuç içi damar izi ile biyometrik kimlik doğrulama arayüzünün gömülü sistem üzerinde tasarlanması

Abstract

Avuç içi damar ağı görüntüsü biyometrik sınıflamaya uygun örüntüler verebilecek bir model olarak kabul edilmektedir. Avuç içi Damar ağı yapısı, eşsizlik bakımından öncel olup, görüntünün alınma yöntemleri, öncel işlemleri, öznitelik vektörlerinin çıkarılma metotları, sınıflandırma metotları üzerine çalışmalar yapılan biyometrik bir özelliktir. Yapılan çalışmalar sırasıyla doğruluk başarısı, işlem hızı, taşınabilir platformlara uygunluk ve güvenlik önceliklerinden bir ya da daha fazlasını kapsayacak şekilde yürütülmüştür. Bu tez çalışmasında ise avuç içi damar haritası okuma sensörü ve taşınabilir el ünitesi tasarlanmış ve prototipi üretilmiştir. Bu sistem kullanılarak yaş, cinsiyet bilgileri ve damar izleriyle özgün bir veri tabanı oluşturulmuştur. Bu veri tabanı üzerinde popüler öncel işlemler, öznitelik vektörlerini çıkarma ve sınıflandırma metotları denenmiş olup işlem hızlarıyla sonuçlar karşılaştırılmıştır. Yazılımsal ve donanımsal tüm bileşenler belirli birimler olarak tasarlanmış, yazılımsal ortam dili olarak Python kullanılarak, tüm bileşenler açık kaynak modüller olarak tanımlanmış ve Linux işletim sistemine sahip mini bir bilgisayar ortamı üzerinde çalıştırılmıştır. Çalışma sonunda avuç içi damar yapısının biyometrik sınıflayıcı olarak başarımı ile donanımsal ve yazılımsal güvenli bir arayüz oluşturularak, ürün olarak kullanılmaya uygun bir sistem kurulmuştur.

Palm vein images are agreeable as a model which may give appropriate patterns to biometric classification. Palm veins that predecessor in point of uniqueness, are a biometric specification, studies work around methods of imaging, preprocessing procedures, methods of taking feature vectors and classification methods. Those studies go through with one or many of priorities which accuracy, processing speed, portability, and security. In this work, vein image capture system hardware had designed and prototype was produced, then with this system, genuine database was created with combining age and gender of test subjects. On this database, popular preprocessing methods, feature vectors taking methods and classification methods were tested and results are compared with speed vs accuracy. All the subsections which used in hardware and software defined as modules. Python has been used as software module programming on SBC (Single Board Computer) with Linux kernel. As a result, appropriate system has been built for both secured software and hardware interfaces with accuracy of biometric classification results of palm vein structure.