Avuç izine dayalı kimliklendirme sistemlerinde kısıtlamasız aya örüntüsü çıkarımı ve uygulaması

Abstract

Avuç izi tanıma sistemi, günümüzde bireyin kimliğini tespit etmek için yaygın olarak kullanılan önemli bir teknolojidir. Bu alanda yapılan çalışmalarda yüksek başarı elde edilmesine rağmen temaslı sistemlerde hijyen, temassız sistemlerde ise biyometriğin kısıtlamasız duruşundan kaynaklanan sorunlarla karşılaşılmıştır. Bu sorunların giderilmesi kısıtlamasız örüntü seçimine ve tanımaya imkan vermektedir. Tez çalışmasında, insan görme sisteminden esinlenilerek geliştirilen ikili (stereo) kamera sistemi gerçekleştirilmiştir. Bu sistemde, kameralar üzerine düşen nesnelerin 3B uzaydaki konumları belirlenerek avuç bölgesinin duruşu tespit edilmiştir. Bu bilgiler kullanılarak görüntü üzerinde geometrik düzeltmeler yapılmış ve görüntüler 2B ortama aktarılmıştır. Ek olarak, bu görüntülerden tanımada kullanılacak avuç izi örüntülerini elde edebilmek için Aktif Görünüm Modeli kullanılmıştır. Örüntü tanıma sürecinde, dalgacık dönüşümü uygulanmış görüntülerde avuç izi özelliklerinin çıkarılması amacıyla Çekirdek Fisher Ayırtacı, sınıflandırmada ise temel yöntemler kullanılmıştır. Önerdiğimiz yöntemde kısıtlamasız ancak düzeltilmiş avuç izi örüntülerinden elde edilen tanıma başarısının, kısıtlamalı avuç izi örüntülerinden elde edilen tanıma başarısından daha düşük, kısıtlamasız ve düzeltilmemiş avuç izi örüntülerinden elde edilen tanıma başarısından ise daha yüksek olması hedeflenmiştir. Sonuçta kısıtlamasız ancak düzeltilmiş örüntülerde %93 oranında tanıma performansı elde edilmiştir. Palmprint recognition system is an important technology which is commonly used for personal identification nowadays. Although high success is achieved in previous studies in this area, there are still some problems. While hygiene is the main problem of contacted palmprint recognition systems, contactless palmprint recognition systems are faced with the problems that arise from unrestricted pose of the biometrics. Eliminating these problems makes unrestricted pattern selection and recognition significant. In this thesis, stereo camera system, which is originated from human visual system, is used. In this system, pose of the palm is determined by calculating 3D coordinates of the two images of the palm in two different cameras of stereo camera system. Geometric corrections are performed on these images by using these information and images are projected on 2D space. In addition, Active Appearance Model is used for obtaining palmprint patterns, that are used for recognition, from these images. In recognition stage, Kernel Fisher Discriminant method is used for getting palmprint features from images that wavelet transform is applied on. In classification stage, basic methods are used. Purpose of our method is to provide a recognition performance on unrestricted but corrected palmprint patterns that is worse than the recognition performance on restricted palmprint patterns but better than the performance on unrestricted but uncorrected palmprint patterns. As a result, 93% recognition performance is achieved on unrestricted but corrected patterns.