Bilgisayar destekli avuç içi damar izi tanımaya dayalı kimlik doğrulama sistemi tasarımı
Computer aided authentication system design based on palm vein recognition
Yazar: AMAL EJJARI
Danışman: PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Son yıllarda el damarı desenleri tanıma, kişilerin tanınması ve doğrulanması için kullanılan en yeni biyometrik teknolojilerden biridir. Damarların insan vücuduna dahil olması nedeniyle; damar izinin hasar görmesi, değiştirilmesi ya da taklit edilmesi zordur.Biyometrik sistemin işleyiş düzeni iki ana aşamadan geçmektedir: (i) kayıt aşaması ve (ii) tanıma aşaması. Kayıt aşamasında, biyometrik sistem belirli bir kişiyi tanımlayacak şekilde eğitilir. Kişilerin tanımlayıcı bilgileri kayıt altına alındıktan sonra tanıma aşamasında, sistem veri tabanındaki görsellerle tanıma sırasında aldığı görseli karşılaştırarak kişinin kimliğini doğrulama girişiminde bulunur.
Çalışmamızda kullanılan bütün görseller CASIA veri tabanından alındı. Kullanılan sistemdeki ilk iki adım; ilgili bölge çıkarma (ROI) ve damar görünümünü iyileştirmek için ön işleme aşamasına girilmesidir. Avuç içi damar özelliği çıkarma görevi, kızılötesi avuç içi tanıma görevlerinde bir başka zorlayıcı sorundur. Bu çalışmada; avuç içi damar görüntüsü özelliklerini temsil etmek üzere beş özellik sunulmuştur. Bu özellikler şunlardır: Yerel İkili Örüntü, Zernike Momentleri, Toplam Damar Uzunluğu, Damar Yoğunluğu, Merkezi Yoğunluğu ve Damar Yayılımı. Çıkarılan her özellik listesi, farklıkişilere ait avuç içi damarları ayırmak için kullanılan bir özellik vektörü olarak birleştirilir. Sistem 20 gönüllüden toplanan bir veri tabanı üzerinden test edildi ve burada her bir kişinin avuç içi damar görüntüsünün belirlenebilmesi için kişi başı 6 resim toplandı. Toplamda veri tabanı, avuç içi damara ait 120 görüntü içermektedir. Eşleştirme performansı için Kosinüs Benzerliği yöntemi kullanılmıştır. Tüm bu yöntemleri kullanarak elde ettiğimiz sonuçları değerlendirerek tez sonuçlandırdı.

Abstract:
In recent years, biometric technologies have become one the most used ways to identify and confirm hand tube patterns. Because veins are a particular part of the human body, it is difficult or almost impossible to damage, alter or simulate the vascular trauma.
The functioning of the biometric system goes through two main stages: (i) the registration phase and (ii) the recognition phase. During the recording phase, the biometric system is programmed to identify a specific person. Once the descriptive information of that person is recorded, the system attempts to verify the identity of the person by comparing the images that are already saved in the database with the image that was received during recognition. All the data that we used in our research were taken from the CASIA database. The first two steps used in the system are entering the pretreatment stage to improve the relevant region extraction (ROI) and vessel appearance. The task of removing the palm vein feature is another challenging question in the task of infrared palm recognition. In this study; six features have been introduced to represent palm vein image features. These features are: Local Binary Pattern, Zernike Moments, Total Vessel Length, Vessel Density, Central Density and Vessel Diffusion. Each extracted feature list is combined as a feature vector that is used to separate palm veins of different people. To test our system we used a small study group who was made of 20 volunteers. We collected 6 pictures from each volunteer so that each person's palm vein image could be identified. In total, the database contains 120 images of the palm vein. Cosine similarity methods are used for matching performance. We evaluated the results obtained using all these methods and concluded this thesis.