Filtreler

2013 - 20172
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Yazar: Ergen, Burhan × Konu: Gabor Dalgacık Dönüşümü ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Palmprint recognition system based on gabor wavelet transform with K-NN classifier model
    (INESEC, 2017) Çalışkan, Abidin; Ergen, Burhan; Acar, Emrullah
    Palmprint recognition system is regarded as reliable and accurate biometric identification system. The biometric approach palm recognition system has attracted the attention of researchers in recent times because of the presenting a new biometric feature compared to other models. In this work, gabor wavelet transform (GWT) based palmprint recognition system has been developed. Firstly, image coordinate system is determined in order to facilitate image alignment for feature extraction. Then, region of interest is cropped from the palmprint images. With the developed system, features are extracted from the region of interest and they are given to k-nearest neighbors (k-NN) classifier as input parameters. Finally, the highest success rate for GWT based systematic sampling was computed as 86.90% according to the non-request data selection and it was observed that the proposed recognition system provide successful results in classification of palmprint images. Moreover, a good identification of the feature vector is the main factor that affects performance. Thus, the performance can also be improved by finding more suitable feature vectors.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Gabor dalgacık dönüşümü kullanarak avuç içi tanıma
    (IEEE, 2013-06-13) Çalışkan, Abidin; Ergen, Burhan
    Avuç içi tanıma sistemi, güvenilir ve doğru bir biyometrik tanıma sistemi olarak kabul edilir. Biyometrik yaklaşımlı avuç içi tanıma sistemi, diğer modellerle karşılaştırıldığında yeni bir biyometrik özellik olduğundan son zamanlarda araştırmacıların ilgisini çekmektedir. Bu çalışmada, Gabor dalgacık dönüşümü tabanlı avuç içi tanıma sistemi geliştirilmiştir. İlk olarak, özellik çıkarımın da görüntü uyumunu kolaylaştırmak için koordinat sistemi belirlenmiştir. Sonra, ilgilenilen bölge avuç içi imgesinden alınmıştır. Geliştirilen sistem ile ilgilenilen bölgenin özellikleri çıkartılmış ve Çok katmanlı algılayıcı sınıflandırıcısına verilmiştir.