Üç katmanlı güvenlik analizi yaklaşımına dayanan iris tanıma ile kimlik doğrulama
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu tez çalışması kapsamında biyometrik sistemlerden biri olan iris tanıma sistemi için bir uygulama geliştirilmiştir. Çalışmada; insan yaşamı boyuınca değişmemesi, çok fazla sayıda ayırt edici özelliğe sahip olması, iyi korunması, bir benzerinin olmasının imkansız olması, rastgelelik oranının yüksek olması, kalıtımsal hastalıklardan etkilenmemesi ve uzaktan da algılanabilmesi gibi özelliklere sahip olmasından dolayı biyometrik özellik olarak tanıma işlemi için iris seçilmiştir. Tez için gerçekleştirilen bu uygulamada her bir kişinin irisinin tanınması için o kişiye ait 3 adet iris özelliği çıkarılmıştır. Bu özelliklerden birincisi iris dokusundan üretilen iris kodu, ikincisi iris alanı ile göz küresi alanı oranından elde edilen ölçüm değeri, üçüncüsü de iris renk değeridir. Çalışmanın güvenlik analizi katmanları bu 3 parametreden oluşmaktadır. Sistemin gerçek zamanlı olarak çalışabilmesi için donanım kısmı üzerinde de çalışılmış, canlı gözden görüntü alabilmek için en düşük maaliyetli olacak şekilde bir donanım tasarlanmıştır. Geliştirilen uygulamada iris sınırlarının tespit edilmesi aşamasında literatürde bulunan diğer birçok sistemden farklı olarak kenar belirleme algoritmaları yerine threshold metodu kullanılmıştır. Sadece irisin olduğu görüntüden 60x240 piksel boyutlarında alınan iris kesit alanının 6 farklı Gabor filtresi ile konvüle edilmesiyle iris doku kodu üretilmiştir. İris renk analizi için ısı haritasından, göz küresinin belirlenmesi için de haarcascade metodundan yararlanılmıştır. Yapılan iris tanıma uygulamasının gri seviyeli görüntülerdeki test aşaması için CASIA veritabanında yer alan 30 kişiye ait farklı zaman ve farklı açılardan çekilmiş 150 görüntü kullanılmıştır. Gerçek zamanlı olarak çalışan kısım için ise 20 kişiye ait 50 görüntü üzerinde test işlemi gerçekleştirilmiştir. Sonuçların analiz edilmesiyle CASIA veritabanı için % 90, gerçek zamanlı çalışma için ise % 92 oranında doğru tanıma görüldüğü tespit edilmiştir. Çalışma süresince açık kaynak kodlu görüntü işleme kütüphanesi olan OpenCV, EmguCV ve Aforge kütüphanelerinin çeşitli metodları kullanılmış ve çalışmanın yazılımı C # dilinde gerçekleştirilmiştir. An application for the iris recognition system which is one of the biometric systems is developed in the scope of this thesis study. Iris is selected as a biometric feature for the recognition process, because it has characteristics such as not changing during human life, having many distinguishing features, good preservation, impossinble to have a similarity one, high randomness, unaffected by inherited diseases and possible to sense remote, in the study. 3 pieces of iris feature that belong to person are extracted for recognition of each person's iris in this application conducted the aim of the thesis. The first one of these properties is the iris code generated from the iris texture, the second is the measurement value obtained from the iris area to the eyeball area, and the third is the iris color value. The study's security analysis layers consist of these 3 parameters. It is also worked on the hardware part for the system to work in real-time, a hardware to be the lowest cost is designed to get an image from live eye. Threshold is used instead of edge detection algorirthms contrast to many other systems in the literature, during the detection of iris boundaries in the developed application. The iris texture code is produced by convolving the iris cross- sectional area taken from the image that has only iris which is 60x240 pixel size with 6 different Gabor filters. Heat map for the iris color analysis, haarcascade for the determination of the eyeball is used.150 images taken at various times and different angles belonging to 30 persons in the CASIA database is used for the iris recognition application's test phase in the gray level images. The test process is carried out on 50 images of 20 persons for the real-time part. It is determined that % 90 correct recognition for CASIA database and % 92 for real-time part by analyzing the results. Various methods of OpenCV which is open source image processing library, EmguCV and Aforge are used during the study, and the software of studying is realized in C#.
Collections