İris görüntülerini analiz ederek kimlik tanıma
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Modern yaşamın ve artan teknoloji kullanımının beraberinde getirdiği önemli gereksinimlerden biri bilgi güvenliğidir. Bilgi güvenliği için kullanılan kimlik doğrulama işleminin en hızlı ve güvenli yolu biyometrik temellidir. Biyometrik sistemler kişinin sadece kendisinin sahip olduğu, değiştiremediği ve diğerlerinden ayırt edici olan, fiziksel veya davranışsal bir özelliğinin tanınması ile çalışmaktadırlar. Bu tez kapsamında kişiler arasında yüksek derecede ayırt ediciliğe sahip olması, görüntüsünün elde edilmesinin kolaylığı, kişinin yetişkinlik hayatı boyunca değişmezliği gibi nedenlerden dolayı en güvenilir biyometrik özniteliklerden biri olan iris tanıma sistemleri ile ilgili çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, CASIA veritabanlarından alınan imgelerden iris bölgesi sınırlarının elde edilebilmesi için, irisin iç ve dış sınırları belirlenir. Analiz sırasında istenmeyen kısımları yok edebilmek için Gamma fonksiyonu, kenar haritasını oluşturmak için Canny kenar bulma algoritması ve irisin dairesel yapıda olduğu kabul edilerek dairesel Hough dönüşümü kullanılmaktadır. Karşılaştırma yapılabilmesi için bulunan iris bölgesi Daugman'ın lastik levha modeli kullanılarak sabit boyutlu bir yapıya dönüştürülmüştür. Öznitelik çıkarma işleminde, görüntüdeki belirgin ve ayırt edici özellikleri elde edebilmek için 1D Haar Dalgacık Dönüşümü ve Log-Gabor Dalgacığı kullanılarak her birinin avantaj ve dezavantajları, ayrıca doğruluk ve çalışma zamanları karşılaştırılmıştır. Son olarak eşleştirme için Hamming uzaklığı kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında kullanılan algoritmalar, Matlab yazılımı ile gerçekleştirilerek 249 kişinin farklı iris örneği kullanılmıştır. Information security is one of the important requirements imposed by modern life and increased usage of technology. The fastest and safest way for the authentication process for information security is biometric based. Biometric systems work with the recognition of a physical or behavioral characteristics that is owned by a particular person, can not be changed and has distinguishing properties from others. In this thesis, studies have been implemented for iris recognition systems, one of the most reliable biometric characteristics, since (1) it has high discriminating properties, (2) capture of iris images is easy and (3) iris images do not vary during the life time of human beings. In the study, images taken from CASIA database are used and inner-outer borders of iris are determined. During the analysis, Gamma function is used to destroy the unwanted parts; Canny edge detection algorithm is used to generate the edge map and Hough transform is used assuming iris to be in circular structure. The iris region is then converted into a fixed-dimensional structure by using Daugman's Rubber Sheet model. During feature extraction phase, in order to obtain prominent and distinctive features in the image, 1D Haar wavelet transform and Log-Gabor wavelet are used. Their respective advantage and disadvantages, accuracy and running time parameters are elaborated. Finally, Hamming distance is used for matching phase. Algorithms employed in this thesis were developed with Matlab software and 249 different iris samples were used to test the system.
Collections