Bilgisayar destekli iris tanıma
Computer based iris recognition technique
Yazar: NURDAN AKHAN
Danışman: PROF.DR. FERRUH YILDIZ
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2004
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ BİLGİSAYAR DESTEKLİ İRİS TANIMA Nurdan AKHAN Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Danışman : Prof.Dr.Ferruh YILDIZ 2004, 75 Sayfa Jüri: Prof.Dr. Ferruh YILDIZ Doç.Dr. Ahmet ARSLAN Doç.Dr. Şİrzad KAHRAMANLI Bu çalışmada, biyometrik sistemlerden iris tanıma için örnek bir uygulama program geliştirilmiştir. Yapılan bu uygulama için literatürde buluttan sistemler incelenerek iris tanıma için kenar bulma, segmentasyon (parçalama) ve tanıma için gerekli işlemler adım adım tespit edilmiştir. Tanıma işlemleri için kullanılan göz resimleri "Nation Laboratory of Pattern Recognition - Institute of Automation Chinese Academy of Sciences" laboratuarının CASIA Iris veritabanından alınmış olup, 320 x 280 piksel boyutlarında gri seviye resimlerdir. Bu çalışmanın uygulamasında 50 farklı kişiye ait, toplam 150 resimden oluşan veri tabanı üzerinde çalışılmıştır. Kullanılan göz resimlerinden, tanıma işleminde kullanılacak olan iris kesit alanlarını tespit etmek için yeni bir segmentasyon algoritması geliştirilmiş ve böylece tüm bir göz resmi içinden, sadece iris alanına ait 64 x 64 piksel boyutlarında ıııkesit alanlar elde edilmiştir. Böylece tanıma işlemi için tüm bir resim değil, sadece irise ait kesit alanlar kullanıldığından, hem işlem süresi kısaltılmış, hem de tanıma işlemi esnasında test edilen piksel sayısı için yapılacak işlem miktarı azaltıldığı için performans arttırılmıştır. Bu kesit alanlara göre karşılaştırma ve tanıma yapabilmek amacıyla, resimdeki piksel değerlerini kullanarak işlem yapan Çapraz İlişki (cross correlation) metodu ve pikseller arasındaki hataların ortalama karekökü hesaplamaları kullanılmıştır. Çapraz İlişki metodunda korelasyonun en büyük ve ortalama hatanın da en küçük olduğu görüntülerin doğru görüntü olarak alındığı programda, uygulama sonucunda, aynı kişiye ait, farklı zamanlarda çekilmiş, farklı göz resimlerinde % 77 benzerlik oranına kadar doğru tanıma gerçekleştirilebilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, Çapraz İlişki modelinin kullanılacağı uygulamalarda, dijital görüntülerde dönüklüğün 20° den büyük, ölçek farklılığının ise %30'dan daha büyük olduğu resim koşullarında tanımanın zorlaştığı, hatalı sonuç alınabildiği gözlenmiştir. Anahtar Kelimeler Biyometri, dijital görüntü işleme, iris tanıma, Çapraz İlişki (cross correlation) iv

Abstract:
ABSTRACT MS THESIS COMPUTER BASED IRIS RECOGNITION TECHNIQUE Nurdan AKHAN Selçuk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Computer Engineering Supervisor : Prof.Dr. Ferruh YILDIZ 2004, 75 Pages Jury : Prof. Dr. Ferruh YILDIZ Assoc. Prof.Dr. Ahmet ARSLAN Assoc. Prof.Dr. Şirzad KAHRAMANLI In this study, a new iris recognition programme has been established. To this purpose, following the initial detailed literature survay, required steps for edge/line detection, segmentation and recognition were determined for recognition of iris. Eye images were obtained from CASIA Iris Database of "Nation Laboratory of Partem Recognition - Institute of Automation Chinese Academy of Sciences", each. The images were gray level images with the dimension of 320 x 280 pixel. In this study, totally 150 images belonging to 50 person were used. A new algorithm has been improved for segmentation of iris from eye images and so a new 64 x 64 pixelcrosscut area has been achieved. Thus, instead of the whole image, the region of interest (ROI) was selected and so recognition performance was increased while processing time was decreased. For recognition according to crosscut areas, Cross Correlation method, which uses the pixel values of images, and suare root of average errors were applied. As a result, image was selected which has maximum correlation and minimum average error. As a result of programme runnings with various data sets including several different images of each person, about 77 % of succesful recognition has been achieved. Erroneous results or unsuccesful recognitions were because of the images whose rotation was greater than 20° and scale difference was greater than 30 %. Keywords Biometry, digital image processing, iris recognition, Cross Correlation VI