Mobil telefon kamerasından alınan bilek ve avuç içi görüntüleri ile biyometrik kimliklendirme
Biometric identification with wrist and palmprint images captured by mobile phone camera
Yazar: ÖZDEN NİYAZ
Danışman: PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüzde güvenlik sistemlerinde; bireyin sadece kendisine ait olan, diğer bireylerden
ayırt edici ve ölçülebilir biyolojik izleri kullanılarak kimlik tanıma sağlayan akıllı sistemler
yaygın olarak kullanılmaktadır. Güvenlik kilitlerini aşmak üzere kullanılan şifreler yerine
biyometrik verilerin kullanımı, bir başkası tarafından kullanımı kolay olmadığı için talep
edilmektedir. Mobil telefonlarda ve mobil uygulamalarda kullanılan güvenlik şifreleri
günümüzde yerini neredeyse tamamen parmakizi sensörlerine bırakmaktadır.
Biyometrik sistemler; parmakizi, iris, parmak damar izi ve avuç damar izi gibi biyometrik
veriler kullanmaktadır. Fakat bu verilerin alınabilmesi için özel sensörler ve aydınlatma
koşulları kullanılmaktadır. Bu sistemler akıllı sistemler olarak tasarlanırken insanların
günlük hayattaki kişi tanımasından ilham alınarak iki adımlı tasarlanmış sistemlerdir. İlk
adım insandaki tanışma aşaması yani sistemdeki kayıtların toplanması ve sisteme
kaydedilmesi aşamasıdır. İkinci adım olan doğrulama aşaması ise kaydedilmiş tüm
bireyler ile tanıma yapılacak bireyin karşılaştırıldığı ve sonuca varıldığı aşamadır. Akıllı
sistemlerde ise verilerin sisteme kaydedilmesi ve akıllı algoritmalar ile karar verilmesi
olarak tamamlanır.
Kullanıcı rahatlığı açısından bu araştırmada biyometrik veri olarak bilek ve avuç içi
görüntüleri kullanılmıştır. Bilek damarları tamamen kişiye özgüdür ve diğer dokulara
kıyasla yüzeye daha yakındır bu yüzden düşük çözünürlüklü sıradan kameralar ile kolayca
görüntüsü alınabilir. Avuç içi ise kişinin kendi mobil telefonu ile kolayca görüntü
alabileceği bir bölge olduğu için seçilmiştir.
Bu araştırmada telefon kameraları ile temassız olarak bilek ve avuç içi görüntülerinden
kişi tanıma işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, elli kişiden görünür ışık bandında üç
farklı mobil telefon kamerasıyla alınan bilek ve avuç içi görüntüleri ile yeni bir veri kümesi
oluşturulmuştur. Bu veri kümesi üzerinde sınıflandırma algoritmaları ve eşleştirme
algoritması kullanılarak kişi tanıma yapılmıştır.

Abstract:
In today's security systems; intelligent systems have widely usage which provide
identification of the individual only by his / her own biological prints, which are
measurable and distinguishable from other individuals. The use of biometric data
instead of passwords used to unlock security is requested because someone else can
not use it easily. Security paswords which are used in mobile phones and mobile
applications now leave their place to fingerprint sensors.
Biometric systems use fingerprints, iris, finger vein, and palm vein as biometric data.
However, special sensors and lighting conditions are used to obtain biometric data.
While these systems are designed as intelligent systems, they are two-step designed
systems inspired by people's daily life. The first step is the stage of getting acquainted
with the people, the collection of the records in the system and the recording them to
the system. The second step, the verification phase, is the phase in which all recorded
individuals are compared to the individual to be recognized and the outcome is reached.
In intelligent systems, data is recorded in the system and intelligent algorithms are used
to make decisions.
For the convenience of the user, this study used wrist and palm images as biometric
data. The wrist vessels are completely person-specific and are closer to the surface than
other tissues, so they can easily be imaged with ordinary low-resolution cameras. The
palm is chosen because it is a region where one can easily view images with his / her
mobile phone.
In this research, the recognition of the person from the wrist and palm images has
performed without contact and with the mobile phone cameras. For this purpose, a new
data set was created with images of wrists and palms taken with three different mobile
phone cameras in the visible light band of fifty people. On this data sets person
recognition has done by using classification algorithms and matching algorithm.