Biyometrik verilerde kesikli dalgacık dönüşümüne dayalı filigran tekniklerinin analizi
Analysis of watermarking techniques based on discerete wavelet transformation in biometric data
Yazar: FODAY JORH
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ÖZYER ; DR. ÖĞR. ÜYESİ CLAUDE FACHKA
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Amaç: Bu tez çalışmasında, biyometrik verilerin gömülmesi ve çıkarılması için kesikli dalgacık dönüşümü (KDD) frekans bantlarını değerlendirir ve analiz edilmiştir.
Yöntem: Bu çalışma filigran görüntüsünü gömmek ve çıkarmak için KDD ile birleştirilmiş tekil değer ayrıştırması (TDA) kullanılmıştır. kesikli dalgacık dönüşümü (KDD) frekans bandında biyometrik verilerin gömülmesi ve çıkarılması için alfa harmanlama yaklaşımı kullanılarak ve kullanılmadan tek seviyeli ve çok seviyeli filigran teknikleri incelenmiş ve analiz edilmiştir. 
Bulgular: Sağlamlığını incelemek ve sıkıştırma fonksiyonunun filigranlı görüntünün bütünlüğünü yok edip etmediğini kontrol etmek için sıkıştırma ve dekompresyon yaklaşımlarının performansı analiz edilmiştir. Ayrıca, farklı alt bantlarda filigran tekniklerinin görüntü işleme ve geometrik saldırılara karşı ne kadar sağlam olduğunu araştırılmıştır. 
Sonuç: Deneysel sonuçlar incelendiğinde, çok düzeyli KDD ve TDA filigranlama yaklaşımının tek düzeyli fligran yöntemlerinden daha sağlam olduğu gözlemlenmiştir. Yüksek yoğunluklu alfa değerinde KDD frekans bandları yaklaşık katsayı bandına (LL) baskın olduğu gözlemlenmiştir. Yoğunluk değeri azaldığında ise diğer bantlarda daha kararlı olduğu gözlemlenmiştir. Önerilen yaklaşımın kararlılığını ve verimliliğini kontrol etmek için, biyometrik veri kümesinin ürettiği sonuçları Lena (konak görüntüsü) ve Baboon (filigran görüntüsü) veri kümeleri ile karşılaştırmıştır.
Anahtar Kelimeler: ayrık dalgacık dönüşümü; tekil değer ayrışma; kapak resmi; filigran; stego-görüntü

Abstract:
Purpose: The thesis evaluates and analyses the discrete wavelet transform (DWT) frequency bands for embedding and extracting of the biometric data.
Method: for embedding and extracting of the biometric data the DWT single-level and multilevel watermarking approach with and without the use of alpha blending approach. In addition, singular value decomposition (SVD) combined with DWT is used to embed and extract the watermark image. 
Findings: The performance of compression and decompression approaches has been analyzed to examine the robustness and to check whether the compression function does destroy the integrity of the watermarked image. We investigate the proposed approach to understand how robust the watermarked on different sub-band is against the image processing and geometric attacks. 
Results: The experimental results show that the DWT multi-level and SVD watermarking approach is more robust than the other watermarking methods implemented in this paper. The DWT bands dominate the approximate coefficient band (LL) in high-intensity alpha value. When the intensity is reduced, the coefficient standout to be very robust against the remaining bands. In other to check how robust and efficient our algorithm is, we used public dataset such as Lena (host image) and the Baboon (watermark image) to test and constrast the results generated by the biometric dataset.
Keywords: Discrete Wavelet Transform; Singular Value Decomposition; Cover image; Watermark