Parmak damar görüntüleme yöntemi kullanarak insan kimlik tanıma sistemi
Human identification system using finger vein images
Yazar: MANSUR MOHAMED ALI MANSUR
Danışman: DOÇ. DR. AYBABA HANÇERLİOĞULLARI
Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tezde, lokal ikili paternli parmak damar görüntüsünü kullanan bir insan tanısı sunulmuştur. Yüksek güvenlik performansı ile insan kimliği birçok güvenlik cihazında ünlenmiştir. Parmak damarını belirleme tekniği en çok tercih edilen ürün olmuştur. Çünkü cihaz kısıtlamaları düşüktür ve sahtekarlıktan kaçınmaktadır. Bu Çalışmada ikili paternli parmak damar görüntüsünü kullanarak insan tanısında ilerlemenin bir çalışması verilmiştir. Genel olarak, çeşitli yönlere odaklanlanılmıştır. İlk olarak, parmak damarı tanımlama sistemi de sunulacaktır. Ayrıca, yöntemde damar özelliklerinin ayıklanması için kullanıldığı gösterilmiştir. Son olarak, bu projenin önerisi için yerel ikili desen kullanılmıştır. Bu tezde, ayrık dalgacık dönüşümüne dayanan gri seviye ko-oluşum matrisi ile parmak damarının tanınması için sağlam bir yöntem sunulmuştur. Görüntünün sıkıştırılması için ilk adımda wavelet Daubechies 4 kullandık. Ayrıca, özellik çıkarma için yerel ikili desen kullanılmıştır. Bu tez Çalışmasında Parmak damarlarının tanınması için, daha önce ayrı dalgalanma dönüşümü ile birlikte yerel ikili desen (LBP) ve gri seviye oluşum matrisi (GLCM) kombinasyonu birlikte kullanılmıştır. Bu yeni geliştirilen method ile dalgacık dönüşüm sisteminin performansını iyileştirerek görüntü 2 kat sıkıştırılmıştır. Bunun yararı, verilerin boyutunu düşürerek, algoloritmanın hızlı ve cevap vermesinin sağlanmasıdır.Simülasyon sonuçları, bu yöntemin özellik çıkarımı ve sınıflandırması için sağlam ve hızlı olduğunu göstermektedir. Verilerin Analizleri ve Hesaplamaları için SDUMLA-HMT ve MMCBNU-6OO6, GüneyKore Devleti- Chonbuk Devlet Üniversitesine ait veri Bankası 1000 farkı insan parmak görüntü sistemi kullanılmıştır. Tezdeki bütün simülasyon hesaplamalar MatLAB-2016 programında hata sınırları çerçevesinde analizleri yapılmıştır.

Abstract:
In this thesis a human identification using finger vein image with local binary pattern is presented. Human identification with its high safety performance became famous in many security devices. Finger vein identifying technique has become the most preferred because it's low device restrictions and avoid forgery. In this study of advancement in human identification using finger vein image with binary pattern is given. Generally it focused on several aspects. First, finger vein identification system will be presented. Also the methods have been used for extracting features of the vein will be shown. Finally the local binary pattern useded for the propose of this project. In this thesis, presented a robust method for finger vein recognition with gray level co- occurrence matrix based on the discrete wavelet transform. In first step for compression of the image we used wavelet Daubechies 4. Also we used local binary pattern for feature extraction. The combination of local binary pattern (LBP) and gray level co- occurrence matrix (GLCM) with discrete wavelet transform (DWT) is not used before for finger vein recognition. The simulation results showed that this method is robust and fast for feature extraction and classification. With this newly developed method, we improved the performance of the wavelet transform system and compressed the image by 2 times. By reducing the size of the image, we have made algoloritman fast and responsive.
Simulation results show that this method is robust and fast for feature extraction and classification. SDUMLA-HMT and MMCBNU-6OO6 for data analysis and calculations, Data Bank of SouthKoreo State-Chonbuk State University 1000 different human finger image systems were used. All simulations in the draft Calculations MatLAB-2016 Program has been analyzed within the framework of error limits.