Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/3368
Tüm üstveri kaydı
Dublin Core AlanıDeğerDil
dc.contributor.authorGedikli, Eyüp-
dc.date.accessioned2022-05-09T11:27:32Z-
dc.date.available2022-05-09T11:27:32Z-
dc.date.issued2010-10-
dc.identifier.urihttp://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/3368-
dc.description.abstractGüvenilir, hızlı ve otomatik şekilde, kimlik tespiti ve doğrulaması yapabilen biyometrik sistemler, kriminal vakalarda ve güvenlik gerektiren alanlarda, biyometrik özellikleri ilgi odağı haline getirmiştir. Son zamanlarda yüz ve yürüyüş şekli biyometrik özelliklerinin ölçülmesi çalışmalarıyla, güvenliği tehdit edici, terörizm gibi insan temelli olayları önceden tahmin edebilmek amaçlanmaktadır. Diğerlerine göre yürüyüş şekli, düşük çözünürlükteki kameralarla uzaktan, termal ve kızılötesi kameralarla karanlıkta ve karmaşık ortamlarda alınabilen, gizlenmesi ve taklidi zor olan bir biyometrik özelliktir. Bu özellikleriyle ilgi toplayan yürüyüş şekli, yakın gelecekte önemli güvenlik noktalarında biyometrik sistemlere hizmet edecektir.Yürüyüş şeklini belirlemek için, video akışında kişinin modeli oluşturulur veya siluetten yürüyüş örüntüleri üretilir. Sonra model veya örüntülerdeki dinamik değişimlerin makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla yürüyüş imzaları çıkartılır. Daha sonra çevrimiçi üretilen imzaların, referans imzalarıyla benzeşimleri hesaplanarak tanıma gerçekleştirilir.Bu tezde, yürüyüş şeklinin siluetlerden üretilen yürüyüş örüntüsüne dayalı belirlenmesine ve tanınmasına çalışılmıştır. Bunun için yürüyüş örüntülerinden doğrusal ve doğrusal olmayan uzaylarda yapılan analizlerle, küçük boyutlarda yürüyüş imzaları üretilip, birbirine benzeşimleri en yakın komşuluk (EYK) ve destek vektör makineleri (DVM) ile hesaplanmıştır. Bu çalışmada yürüyüş örüntüsü üretme, Gauss çekirdek fonksiyonu için otomatik parametre kestirimi, sınıflandırılacak özniteliklerin normalizasyonu ve örnekler arası uzaklık hesaplamalarında katkılar yapılmıştır. Ayrıca özellik çıkarımı için yürüyüş örüntülerinde daha önce denenmemiş direk doğrusal ayrıştırma analizi (D-DAA) ve çekirdek direk ayrıştırma analizi (ÇDAA) yaklaşımları uygulanmıştır. Geliştirilen gerçek zamanlı sistemlere uyarlanabilir uygulamalarla, yaygın kullanılan CMU, SOTON, USF ve CASIA uluslar arası yürüyüş veritabanlarında performans artışı sağlanmıştır.tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherKaradeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.subjectYürüyüş Şekli Tanıma, Biyometri, Temel Bileşen Analizi, Doğrusal Ayrıştırma Analizi, Çekirdek Hilesi, Destek Vektör Makinesi, En Yakın Komşuluktr_TR
dc.subjectGait Recognition, Biometry, Pattern Recognition, Principal Component Analysis, Linear Discriminant Analysis, Kernel Trick, Support Vector Machine, Nearest Neighbourtr_TR
dc.titleSiluetlerden üretilen yürüyüş biyometrisine dayalı kimliklendirmetr_TR
dc.title.alternativeHuman identification based on gait patterns extracted from silhouettestr_TR
dc.typeThesistr_TR
Koleksiyonlarda Görünür:Bilgisayar Mühendisliği

Bu öğenin dosyaları:
Dosya Açıklama BoyutBiçim 
275684.pdf3.55 MBAdobe PDFKüçük resim
Göster/Aç


DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.