Havada imza ve yüz tanımaya dayalı çoklu biyometrik sistem tasarımı
Multi-biometric system design based on in-air signature and face recognition
Yazar: SERKAN SALTÜRK
Danışman: DOÇ. DR. NİHAN KAHRAMAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Haberleşme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Biyometri, bireylerin fiziksel veya davranışsal özelliklerini kullanarak kimlik doğrulama veya tanıma işlemlerini gerçekleştiren bir teknoloji alanıdır. Parmak izi doğrulama, yüz tanıma, retina tarama, imza analizi gibi biyometrik yöntemler, güvenlik sistemlerinde ve kimlik doğrulama uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, tek bir biyometrik özellik kullanıldığında, bu sistemlerin karşılaştığı zorluklar ve sınırlamalar bulunmaktadır. Bu noktada, çoklu biyometri kullanımı önem kazanmaktadır.
Çoklu biyometri, birden fazla biyometrik özelliğin birleştirilmesiyle tanıma sistemlerinin güvenilirliğini ve doğruluğunu artırmayı amaçlamaktadır. Çoklu biyometrik sistemlerde birleştirilen biyometrik özellikler fiziksel ya da davranışsal biyometri özellikleri olabilmektedir. Bu sistemlerin geliştirilmesi, tek bir biyometrik özelliğin sınırlamalarını aşmayı ve daha kapsamlı bir tanıma süreci sağlamayı amaçlamaktadır.
Bu bağlamda sunulan bu tez, çoklu biyometrik modeller üzerinde bir araştırma yapılması ve çoklu biyometrik sistemlerin geliştirilmesini amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında gerçekleştirilen uygulama, havada imza ve yüz biyometrilerinin birleştirilmesini hedeflemektedir. Bu çoklu biyometri yaklaşımı, derin öğrenme modelleri arasında yer alan Evrişimsel Sinir Ağları (CNN), Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM), Geçitli Özyinelemeli Birim (GRU) ve Zamansal Evrişimli Ağlar (TCN) algoritmalarının çiftler halinde kullanılmasıyla oluşturulmuştur. Ayrıca, toplanan dinamik ve statik biyometrik verilerin bir arada kullanılmasıyla ortaya çıkarılan mimari güçlendirilmiştir. 25 farklı bireyin 1750 adet yüz, havada imza görüntüsü ve havada imza sinyali verileri üzerinde yapılan bu çalışma, çoklu biyometri sisteminin potansiyelini ortaya koymaktadır. Oluşturulan derin öğrenme tabanlı modelle elde edilen %98 'in üzerindeki başarı, çoklu biyometrik sistemlerin güvenilirliği ile gelecek çalışmalardaki potansiyelini göstermektedir.

Abstract:
Biometrics is an area of technology concerned with the recognition or authentication of individuals on the basis of their behavioral or physical attributes. In authentication and security applications, biometric techniques such as fingerprint verification, facial recognition, and retina scanning are extensively implemented. Nevertheless, these systems encounter obstacles and constraints when relying on a single biometric characteristic. The implementation of multiple biometrics becomes necessary at this point.
In order to enhance the dependability and precision of recognition systems, multi-biometrics endeavors to merge numerous biometric characteristics. When physical or behavioral biometric features are combined in multiple biometric systems, they constitute biometric features. The objective of the development of these systems is to enhance the recognition process by surpassing the constraints imposed by a single biometric characteristic.
In this context, this thesis aims to conduct research on multiple biometric models and develop multiple biometric systems. The application implemented within the scope of the study aims to combine in-air signature and facial biometrics. This multiple-biometrics approach was created by utilizing Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU) and Temporal Convolutional Networks (TCN) algorithms, in pairs. Furthermore, the resultant architecture has been fortified through the collection of both dynamic and static biometric data simultaneously. By analyzing 1750 images of faces, in-air signature images, and in-air signature signals data from 25 distinct individuals, this study demonstrates the capabilities of a multi-biometric system. The deep learning-based model's success rate of more than 98% provides as evidence of the dependability and potential of multiple biometric systems.