BİYOMETRİK GÜVENLİK SİSTEMLERİNİN PERFORMANS ANALİZİ PERFORMANCE ANALYSIS OF BIOMETRIC SECURITY SYSTEMS
|
|
- Çağatay Turk
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 BİYOMETRİK GÜVENLİK SİSTEMLERİNİN PERFORMANS ANALİZİ PERFORMANCE ANALYSIS OF BIOMETRIC SECURITY SYSTEMS ENGİN AVCI *1, SONGÜL KARAKUŞ 2, TÜRKER TUNCER 3, ASAF VAROL 4 ÖZET: Biyometrik sistemler, bireylerin fiziksel ve davranışsal özelliklerini tanıyarak kimlik saptamak için geliştirilmiş bilgisayar kontrollü sistemlerdir. Bu sistemler, kişinin sahip olduğu ayırt edici özelliklerinden faydalanmaktadır. Biyometrik sistemlerin en büyük avantajları kişinin kendini tanıtmak için nüfus kâğıdı gibi tanıtıcıları taşımak mecburiyetinde olmaması ve şifre gibi bilgileri ezberlemek zorunda kalmamasıdır. Biyometrik bilgiler asla kopyalanamaz ve asla başkasına devredilemez. Bu nedenle biyometrik sitemler en yüksek güvenlik seviyesini sağlarlar. Geleneksel kişisel tanıma teknikleri yerine biyometrik kimlik doğrulama sistemlerinin yapısı daha avantajlıdır. Fakat biyometrik bir sistemin tasarımında çok önemli sorunlar mevcuttur. Bu sorunlar genel olarak doğruluk, hesaplama hızı, maliyet, güvenlik, ölçeklenebilirlik ve gerçek zamanlı performans şeklinde sıralanabilir. Ayrıca biyometrik verilerin güvenliği, saklandıkları ortamdaki her türlü değişim ve saldırılara karşı korunması önemli bir sorundur. Saldırılar biyometrik görüntülerin ve şablonların içeriğini değiştirebilir ve sistemin performansını düşürebilir. Bu nedenle bireylerin biyometrik bilgilerinin korunması gereklidir. Bu çalışmada, yüz tanıma, parmak izi tanıma, iris tanıma ve ses tanıma gibi farklı biyometrik özelliklerin ayırt edicilik açısından performans karşılaştırması yapılmıştır. 1 * Sorumlu yazar: Prof. Dr. Engin AVCI, Fırat Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölümü, Elazığ/ TÜRKİYE, enginavci23@gmail.com 2 Arş. Gör. Songül KARAKUŞ, Fırat Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölümü, Elazığ/ TÜRKİYE, songul4444@gmail.com 3 Arş. Gör. Türker TUNCER, Fırat Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Adli Bilişim Mühendisliği Bölümü, Elazığ/ TÜRKİYE, tuncer.turker@gmail.com 4 Prof. Dr. Asaf VAROL, Fırat Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölümü, Elazığ/ TÜRKİYE, varol.asaf@gmail.com
2 ENGİN AVCI, SONGÜL KARAKUŞ, TÜRKER TUNCER, ASAF VAROL Anahtar Kelimeler: Biyometrik güvenlik sistemleri; Yüz tanıma; Parmak izi tanıma; İris tanıma; Ses tanıma; Kimlik doğrulama. ABSTRACT: Biometric systems are computer-controlled systems that improved to detect identity the physical and behavioral characteristics for individuals. These systems benefit from the distinctive features of people. The most important advantage of biometric systems, oneself is not obliged to carry identity cards and to memorize some information such as password. Biometric information will never be copied and never transferable. Therefore, biometric systems are providing the highest level of security. The structure of the biometric authentication systems have more advantageous according to the traditional personal recognition techniques. But, there are many crucial problems in a biometric system design. These problems can be ordered as the accuracy, computation speed, cost, security, scalability and real-time performance. In addition, security of biometric data, protected against any changes in the environment and attack are important problems. Attacks can change the content of the biometric images and templates and can degrade the performance of the system. Therefore, it is necessary to protect the biometric data of individuals. In this study, the performance comparison of many different biometric features such as face recognition, fingerprint recognition, iris recognition and voice recognition methods in terms of distinctiveness is made. Keywords: Biometric security systems; Face recognition; Fingerprint identification; Iris recognition; Voice recognition; Authentication. 1. GİRİŞ Teknolojideki ilerlemeler ve gelişmeler güvenilir ve sağlam bir kimlik tespitini de beraberinde getirmiştir. Daha güvenli ve sağlam kimlik tespiti için biyometrik sistemler ileri çözümler sunmaktadır. Bir biyometrik sistem önceden belirlenen ve depolanan davranışsal ve fizyolojik özelliklerle karşılaştırma yaparak kişi özelliklerini doğrulamakta ve ayırt edici özelliğinden dolayı, kimlik belirleme uygulamalarında sıklıkla tercih edilmektedir. Biyometrik sistemler; klasik şifre kontrolü, kartlı geçiş vb. tekniklerden kavram olarak çok farklıdır. Çünkü biyometrik özellikler, kişinin değiştirmesi veya bir başkasına aktarması mümkün olmayan niteliktedir. Bu noktadan hareketle biyometri, güvenlik seviyesini büyük ölçüde arttıran bir tekniktir. Biyometrik tabanlı sistemler, kimlik belirleme uygulamalarında her ne kadar yüksek güvenlik ve başarı düzeyi vaat etse de, birden
3 fazla biyometrik özelliğin kullanımı ile bu sistemlerin güçlendirilmesi ve güvenlik düzeylerinin daha da arttırılması için çalışmalar sürdürülmektedir. Bu çalışmada, yüz tanıma, parmak izi tanıma, iris tanıma ve ses tanıma gibi birçok farklı biyometrik özelliğin ayırt edicilik açısından performans karşılaştırması yapılmıştır. 2. BİYOMETRİK GÜVENLİK SİSTEMLERİ Biyometrik sistemler, bireylerin fiziksel ve davranışsal özelliklerini tanıyarak kimlik saptamak için geliştirilmiş bilgisayar kontrollü sistemlerdir. Bu sistemler, kişinin sahip olduğu ayırt edici özelliklerinden faydalanmaktadır. Biyometrik sistemlerin en büyük avantajları kişinin kendini tanıtmak için nüfus kâğıdı gibi tanıtıcıları taşımak mecburiyetinde olmaması ve şifre gibi bilgileri ezberlemek zorunda kalmamasıdır. Biyometrik bilgiler asla kopyalanamaz ve asla başkasına devredilemez. Bu nedenle biyometrik sistemler en yüksek güvenlik seviyesini sağlarlar. Farklı birçok biyometrik özellik kullanılarak, kimlik tespiti yapılabilmektedir. En yaygın kullanılan biyometrik tanıma sistemleri genel olarak aşağıdaki gibi sıralanabilir: İris Tanıma Parmak İzi Tanıma Yüz Tanıma El Geometrisi Tanıma Ses Tanıma Damar Deseni Tanıma Biyometrik sistemlerin basit halleri ile binlerce yıl önceden beri kullanıldığı bilinmektedir 2. Yakın zamanda ise araştırmacıların insanların fiziksel özelliklerinin ve karakteristiklerinin suça eğilimleri ile bir ilgisinin olup olmadığını araştırmaları, biyometri alanına ilgiyi arttırmıştır. Geleneksel kişisel tanıma teknikleri yerine biyometrik kimlik doğrulama sistemlerinin yapısı daha avantajlıdır. Fakat biyometrik bir sistemin tasarımında çok önemli sorunlar mevcuttur. Bu sorunlar genel olarak doğruluk, hesaplama hızı, maliyet, güvenlik, ölçeklenebilirlik ve gerçek zamanlı performans şeklinde sıralanabilir. Ayrıca biyometrik verilerin güvenliği, saklandıkları ortamdaki her türlü 2 H. K. Ekenel, S. Y. Bilgin, İ. Eden, M. Kirişci, H. Erdoğan, A. Erçil, "Video dizilerinden çoğul biyometrik kimlik doğrulama = combining face and voice modalities for person verification from video sequences", SIU 2004, IEEE, , 2004.
4 ENGİN AVCI, SONGÜL KARAKUŞ, TÜRKER TUNCER, ASAF VAROL değişim ve saldırılara karşı korunması önemli bir sorundur. Saldırılar biyometrik görüntülerin ve şablonların içeriğini değiştirebilir ve sistemin performansını düşürebilir. Bu nedenle bireylerin biyometrik bilgilerinin korunması gereklidir. Araştırmacılar biyometrik sistemlerin güvenliğinde karşılaştıkları zorluklar için şifreleme gibi farklı algoritmalar önermişlerdir. Biyometrik görüntülerin ve şablonların güvenliğinin bir diğer yolu da damgalama işlemidir. Son yıllarda araştırmacılar biyometrik verileri korumak için görüntü damgalama algoritmaları üzerinde çalışmalar yapmaktadırlar. Biyometrik damgalama da belirli bir bilgi damgalama verisi olarak kullanılıp bir gizli anahtar kullanılarak orijinal imge içine daha sonra istenildiğinde çıkartılabilecek veya tespit edilebilecek bir biçimde yerleştirilir. Damga, damgalanan nesne hakkında kullanıcıya (veya sahibine) ilişkin parmak izi bilgileri, yüz bilgileri, iris kodları, görüntü vs. gibi bilgiler olabilir. Damga olarak kullanılan görüntü görülebilir veya görülemez olarak gömülebilir. 3. BİYOMETRİK GÜVENLİK SİSTEMLERİNİN PERFORMANS KARŞILAŞTIRMASI Günümüzde biyometrik incelemelerin boyutu, çeşitliliği ve kullanım alanları artmıştır. Bu sayede de pek çok yeni biyometrik kimlik doğrulama sistemi yerini almıştır. Biyometrik sistemlerin uygulama alanları günümüzde oldukça çeşitlidir 3. Özellikle havaalanları giriş ve çıkış işlemleri, kredi kartı uygulamaları, kriminal amaçlı teşhis ve tespit uygulamaları, sigorta şirketleri, ağ ve veri güvenliği, sosyal güvenlik, vergi süreçleri gibi kamu hizmetleri, e-ticaret, elektronik imza uygulamaları, internet bankacılığı, ATM ler, çağrı merkezleri, personel takibi, hasta takibi gibi sosyal sistemlerde kullanılmalarının yanında artık, bilgisayarlar, pda olarak adlandırılan el bilgisayarları, cep telefonları ve ev kilit sistemlerinde de kullanılmaktadırlar 456. Örneğin parmak izi, iris veya yüz tanıma sistemini barındıran bir bilgisayar, kimliğini doğrulayamayan kullanıcıların bilgileri açmasına ve işlem yapmasına izin vermemektedir. 3 R. Şamlı, M. E. Yüksel, Biyometrik Güvenlik Sistemleri, Akademik Bilişim 09 - XI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, Şubat 2009 Harran Üniversitesi, Şanlıurfa, G. Dede, M. H. Sazlı, Biyometrik Sistemlerin Örüntü Tanıma Perspektifinden İncelenmesi ve Ses Tanıma Modülü Simülasyonu, EEBM Ulusal Kongresi, A.K. Jain, L. Hong, S. Pankanti, R. Bolle, An Identity-Authentication System Using Fingerprints, Proceedings of the IEEE, 85-9, , C. N. Kumar, Ravi, A., Bindu, "An Efficient Skin Illumination Compensation Model for Efficient Face Detection", IEEE Industrial Electronics, IECON nd Annual Conference on Volume, Issue, Page(s): , Nov
5 Biyometrik temelli kimliklendirme sistemlerinde kullanıcı, sisteme kendisine ait olan ve üzerinde her daim taşıdığı parmak izi, iris, ses, el geometrisi, yüz gibi bir fizyolojik özelliğini veya imza atış, yürüyüş gibi bir davranışsal özelliğini kullanarak giriş yapar 7. Kullanıcı bu şekildeki bir sisteme giriş yapmak istediğinde, sistem tarafından kullanıcının uygun biyometrik bilgisi (parmak izi, retina, ses vb.) alınır. Alınan bu bilgi, daha önceden aynı kişiden alınıp veritabanına kaydedilmiş aynı tür biyometrik bilgi ile karşılaştırılır. Karşılaştırma sonucu doğru ise kişinin kimlik doğrulandırılması gerçekleştirilmiş olur. Günümüzde literatürde kullanılan mevcut biyometrik tanıma sistemleri şunlardır: Fizyolojik özellikler 8 : Parmak izi Retina DNA Damar Yüz El Geometrisi Ses Yüz Termogramı İris Davranışsal özellikler: İmza Atımı Yürüyüş Tuş Vuruşu Konuşma 7 J. Dittmann, P. Wohlmacher and K. Nahrstedt, "Using cryptographic and watermarking algorithms", IEEE Multimedia, vol. 8, no. 4, pp , Oct-Dec B. Günsel, U. Uludağ, A. M. Tekalp, Robust watermarking of fingerprint images, Pattern Recognition 35 (2002)
6 ENGİN AVCI, SONGÜL KARAKUŞ, TÜRKER TUNCER, ASAF VAROL Günümüz dünyasının değişen güvenlik gereksinimleri, temellerini bireye has özelliklerden alan ve klasik uygulamalardan daha yüksek güvenlik düzeyi vadeden biyometrik sistemleri ön plana çıkarmaktadır. Diğer taraftan, gelişen sinyal işleme teknikleri ve yapay sinir ağları gibi örüntü tanıma yöntemleri, biyometrik sistemlerin tasarımını olduğu kadar benzetimini de kolaylaştırmaktadır. Tüm bunların neticesinde kullanımı giderek yaygınlaşmakta olan biyometrik sistemler, gerek tasarımcılar gerekse kullanıcılar cephesinde deneyim kazanıldıkça günden güne daha da kabul görmektedir. Biyometrik sistemler son yıllarda hem teorik hem de pratik alanlarda çok büyük ilerlemeler kat etmiş ve geniş uygulama alanları bulmuştur 9,10,11. Ancak yukarıda sayılan biyometrik özelliklerin her birinin tanıma ve güvenlik konusunda kendine has bazı zafiyetleri olduğu ve tek başına kullanıldıklarında bazen yeterli verimlilik seviyesine sahip olmadıkları yapılan çalışmalar neticesinde görülmüştür. Bu zafiyetler ve dezavantajlar aşağıda Tablo 1 de kısaca özetlenmiştir U. Uludag, A. Ross, A. Jain, Biometric template selection and update: a case study in fingerprints, Pattern Recognition 37 (2004) A.K. Jain, L. Hong, S. Pankanti, R. Bolle, An Identity-Authentication System Using Fingerprints, Proceedings of the IEEE, 85-9, , A. Ross, A.K. Jain, Information Fusion in Biometrics, Pattern Recognit. Lett., 24-13, , S.M. Matyas, J. Staptelon, A Biometric Standard for Information Management and Security, Computers and Security, 19, , B. Son, The Fusion of the Two User-Friendly Bimetric Modalities: Iris and Face, IEICE Trans. Inf. And Syst., E89-D, No.1, , C., Marven, G., Ewers, "A simple approach to digital signal processing, NY: Wiley Interscience, D.F. Specht, Probabilistic Neural Networks for Classification, Mapping or Associative Memory, Proc. IEEE International Conf. on Neural Networks, 1, , G. Dede, M.H. Sazlı, Speech Recognition with Artificial Neural Networks, Digital Signal Process., 2009, doi: /j.dsp L.P. Cordella, P. Foggia, C. Sansone, M. Vento, A Real-time Text-independent Speaker Identification System, 12th International Conference on Image Analysis and Processing Proceedings, 17-19, , K. Saeed, M.K. Nammous, A Speech and Speaker Identification System: Feature Extraction, Description, and Classification of Speech Signal Image, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 54-2, , M. S. Bartlett, H. M. Lades and T. J. Sejnowski, Independent Component Representations for Face Recognition, Proc. of Conf. On Human Vision and Electronic Imaging III, San Jose, California, A. Baykut, Classifier Combination for Pattern Reconition, Ph.D. Tezi, Boğazici Üniversitesi, P. N. Belhumeur, J. P. Hespanha and D. J. Kriegman, Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using Class Specific Linear Projection, IEEE Trans. on PAMI, Cilt 19, No. 7, s , R. Brunelli, and T. Poggio, Face Recognition: Features versus Templates, IEEE Trans. on PAMI, Cilt 15, No. 10, s , 1993.
7 Tablo 1. Tekli model biyometrik sistemlerin dezavantajları. Biyometri Genellik Eşsizlik Kalıcılık Elde Kabul Edilebilirlik Edilebilirlik Performans Sahtecilik Yüz Yüksek Düşük Orta Yüksek Düşük Yüksek Yüksek Parmakizi Orta Yüksek Yüksek Orta Yüksek Orta Yüksek İris Yüksek Yüksek Yüksek Orta Yüksek Düşük Düşük Ses Orta Düşük Düşük Orta Düşük Yüksek Düşük Ayrıca yapılan çalışmalarda tekli biyometrik özelliklerin en önemlilerinin her birinin tanıma ve güvenlik başarımını etkileyen bozucu etkiler aşağıda Tablo 2 de verilmiştir. Tablo 2. Tekli biyometrik özelliklerin en önemlilerinin her birinin tanıma ve güvenlik başarımını etkileyen bozucu etkiler. Yöntem Yöntem İlkeleri Başarım üzerindeki etkileri 22 J. P. Campbell, Speaker recognition: A tutorial, Proc. IEEE, Cilt 85, s , B. A. Draper, K. Baek, M. S. Bartlett and J. R. Beveridge, Recognizing Faces with PCA and ICA, Computer Vision and Image Understanding, Cilt 91, No. 1-2, s , H. K. Ekenel, Expression and Illumination Insensitive Independent Components and Wavelet Subbands for Face Recognition, M.S. Tezi, Boğazici Üniversitesi, A. Hyvärinen, E. Oja, Independent Component Analysis: Algorithms and Applications, Neural Networks, Cilt 13, s , J. Kittler, M. Hatef, R.P. Duin, and J.G.Matas, On combining classifiers, IEEE Trans. on PAMI, s , J. Kittler, Combining Classifiers: A Theoretical Framework, Pattern Analysis and Applications, Cilt 1, No. 1, s , A. Ross, A.K. Jain and J. Qian, Information fusion in biometrics, Proc. of Third Intl. Conf. on AVBPA, Halmstad, Sweden, s , M. Turk and A. Pentland, Eigenfaces for Recognition, Journal of Cognitive Science, s , P. Verlinde, A contribution to multi-modal identity verification using decision fusion, Ph.D. Tezi, Ecole Nationale Superiore de Telecommunications, L. Xu, A. Krzyzak and C. Y. Suen, Methods for Combining Multiple Classifiers and Their Application in Handwritten Character Recognition, IEEE Trans. On Systems, Man, and Cybernetics, Cilt 22, s , Y. Yemez, A. Kanak, E. Erzin, and A. M. Tekalp, Multimodal Speaker Identification With Audio-Video Processing, Proc. of the Intl. Conf. on Image Processing, (ICIP 2003), s , 2003.
8 ENGİN AVCI, SONGÜL KARAKUŞ, TÜRKER TUNCER, ASAF VAROL Yüz Yüz şekli, yerleşimi Saç şekli, ışık, gölge vb. özellikler başarımı etkiler. Parmak izi Parmak noktalarının parmak izi özellikleri Parmak izinin vücutta kolay elde edilebilir olmasına rağmen parmağın ıslak veya kuru olması başarı oranını değiştirir. İris Gözün iris örneği Gözün küçüklüğü, katarakt gibi özellikler başarı oranını düşürür. Ses Kişinin ses özellikleri Gürültü ve duyarlılık başarı üzerinde rol oynar. 4. SONUÇ VE ÖNERİLER Bu çalışmada biyometrik sistemlerin performans karşılaştırması yapılmıştır. Bu karşılaştırma sonuçları yukarıda Tablo 1 ve Tablo 2 de kısaca özetlenmiştir. Buradan da anlaşılacağı gibi biyometrik sistemler, bireylerin fiziksel ve davranışsal özelliklerini tanıyarak kimlik saptamak için geliştirilmiş bilgisayar kontrollü sistemlerdir. Bu sistemler, kişinin sahip olduğu ayırt edici özelliklerinden faydalanmaktadır. Biyometrik sistemlerin en büyük avantajları kişinin kendini tanıtmak için nüfus kâğıdı gibi tanıtıcıları taşımak mecburiyetinde olmaması ve şifre gibi bilgileri ezberlemek zorunda kalmamasıdır. Biyometrik bilgiler asla kopyalanamaz ve asla başkasına devredilemez. Bu nedenle biyometrik sistemler en yüksek güvenlik seviyesini sağlarlar.
9 KAYNAKÇA Bartlett, M. S., Lades, H. M. and Sejnowski, T. J. Independent Component Representations for Face Recognition, Proc. of Conf. On Human Vision and Electronic Imaging III, San Jose, California, Baykut, A. Classifier Combination for Pattern Reconition, Doktora Tezi, Boğazici Üniversitesi, Belhumeur, P. N., Hespanha, J. P. and Kriegman, D. J. Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using Class Specific Linear Projection, IEEE Trans. on PAMI, Cilt 19, No. 7, s , Brunelli, R. and Poggio, T. Face Recognition: Features versus Templates, IEEE Trans. on PAMI, Cilt 15, No. 10, s , Campbell, J. P., Speaker recognition: A tutorial, Proc. IEEE, Cilt 85, s , Cordella, L. P., Foggia, P., Sansone, C. and Vento, M. A Real-time Text-independent Speaker Identification System, 12th International Conference on Image Analysis and Processing Proceedings, 17-19, , Dede, G. ve Sazlı, M. H. Biyometrik Sistemlerin Örüntü Tanıma Perspektifinden İncelenmesi ve Ses Tanıma Modülü Simülasyonu, EEBM Ulusal Kongresi, Dede, G. and Sazlı, M. H. Speech Recognition with Artificial Neural Networks, Digital Signal Process., 2009, doi: /j.dsp Dittmann, J., Wohlmacher, P. and Nahrstedt, K. "Using cryptographic and watermarking algorithms", IEEE Multimedia, vol. 8, no. 4, pp , Oct-Dec Draper, B. A., Baek, K., Bartlett, M. S. and Beveridge, J. R. Recognizing Faces with PCA and ICA, Computer Vision and Image Understanding, Cilt 91, No. 1-2, s , 2003.
10 ENGİN AVCI, SONGÜL KARAKUŞ, TÜRKER TUNCER, ASAF VAROL Ekenel, H. K. Expression and Illumination Insensitive Independent Components and Wavelet Subbands for Face Recognition, Yüksek Lisans Tezi, Boğazici Üniversitesi, Ekenel, H. K., Bilgin, S. Y., Eden, İ., Kirişci, M., Erdoğan, H. ve Erçil, A. "Video dizilerinden çoğul biyometrik kimlik doğrulama = combining face and voice modalities for person verification from video sequences", SIU 2004, IEEE, , Günsel, B., Uludağ, U. and Tekalp, A. M. Robust watermarking of fingerprint images, Pattern Recognition 35 (2002) Hyvärinen, A. and Oja, E. Independent Component Analysis: Algorithms and Applications, Neural Networks, Cilt 13, s , Jain, A. K., Hong, L., Pankanti, S. and Bolle, R. An Identity-Authentication System Using Fingerprints, Proceedings of the IEEE, 85-9, , Kittler, J., Hatef, M., Duin, R. P. and Matas, J. G. On combining classifiers, IEEE Trans. on PAMI, s , Kittler, J. Combining Classifiers: A Theoretical Framework, Pattern Analysis and Applications, Cilt 1, No. 1, s , Marven, C. and Ewers, G. A simple approach to digital signal processing, NY: Wiley Interscience, Matyas, S. M. and Staptelon, J. A Biometric Standard for Information Management and Security, Computers and Security, 19, , Ravi Kumar, C. N. And Bindu, A. "An Efficient Skin Illumination Compensation Model for Efficient Face Detection", IEEE Industrial Electronics, IECON nd Annual Conference on Volume, Issue, Page(s): , Nov Ross, A. and Jain, A. K. Information Fusion in Biometrics, Pattern Recognit. Lett., 24-13, , Ross, A., Jain, A. K. and Qian, J. Information fusion in biometrics, Proc. of Third Intl. Conf. on AVBPA, Halmstad, Sweden, s , Saeed, K. and Nammous, M. K. A Speech and Speaker Identification System: Feature Extraction, Description, and Classification of Speech Signal Image, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 54-2, , Son, B. The Fusion of the Two User-Friendly Biometric Modalities: Iris and Face., IEICE Trans. Inf. And Syst., E89-D, No.1, , Specht, D. F. Probabilistic Neural Networks for Classification, Mapping or Associative Memory, Proc. IEEE International Conf. on Neural Networks, 1, , Şamlı, R. ve Yüksel, M. E. Biyometrik Güvenlik Sistemleri, Akademik Bilişim 09 - XI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, Şubat 2009 Harran Üniversitesi, Şanlıurfa, Turk, M. and Pentland, A. Eigenfaces for Recognition, Journal of Cognitive Science, s , 1991.
11 Uludag, U., Ross, A. and Jain, A. Biometric template selection and update: a case study in fingerprints, Pattern Recognition 37 (2004) Verlinde, P. A contribution to multi-modal identity verification using decision fusion, Ph.D. Thesis, Ecole Nationale Superiore de Telecommunications, Xu, L., Krzyzak, A. and Suen, C. Y. Methods for Combining Multiple Classifiers and Their Application in Handwritten Character Recognition, IEEE Trans. On Systems, Man, and Cybernetics, Cilt 22, s , Yemez, Y., Kanak, A., Erzin, E. and Tekalp, A. M. Multimodal Speaker Identification With Audio-Video Processing, Proc. of the Intl. Conf. on Image Processing, (ICIP 2003), s , 2003.
BİYOMETRİK GÜVENLİK SİSTEMLERİNİN PERFORMANS ANALİZİ PERFORMANCE ANALYSIS OF BIOMETRIC SECURITY SYSTEMS
BİYOMETRİK GÜVENLİK SİSTEMLERİNİN PERFORMANS ANALİZİ BİYOMETRİK GÜVENLİK SİSTEMLERİNİN PERFORMANS ANALİZİ PERFORMANCE ANALYSIS OF BIOMETRIC SECURITY SYSTEMS ENGİN AVCI *1, SONGÜL KARAKUŞ 2, TÜRKER TUNCER
DetaylıBiyometrik Sistemlerin Örüntü Tanıma Perspektifinden İncelenmesi ve Ses Tanıma Modülü Simülasyonu
Biyometrik Sistemlerin Örüntü Tanıma Perspektifinden İncelenmesi ve Ses Tanıma Modülü Simülasyonu Gülin Dede 1 Murat Hüsnü Sazlı 2 1 Savunma Bilimleri Enstitüsü, Kara Harp Okulu, Ankara 2 Elektronik Mühendisliği
DetaylıVideo Dizilerinden Çoğul-Biyometrik Kimlik Doğrulama Combining Face and Voice Modalities for Person Verification from Video Sequences
Video Dizilerinden Çoğul-Biyometrik Kimlik Doğrulama Combining Face and Voice Modalities for Person Verification from Video Sequences H.K. Ekenel, S.Y. Bilgin, İ. Eden, M. Kirişçi, H. Erdoğan, A. Erçil
DetaylıElena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK. 2 Şubat 2007
AVUÇ İZİ VE PARMAK İZİNE DAYALI BİR BİYOMETRİK TANIMA SİSTEMİ Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK İstanbul Bilgi Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri 2 Şubat 2007 Biyometrik Biyometrik, kişileri
DetaylıİRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ
ÖZEL EGE LİSESİ İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ HAZIRLAYAN ÖĞRENCİLER: Ceren KÖKTÜRK Ece AYTAN DANIŞMAN ÖĞRETMEN: A.Ruhşah ERDUYGUN 2006 İZMİR AMAÇ Bu çalışma ile, güvenlik amacıyla kullanılabilecek bir
DetaylıDr. Umut Uludağ. umut.uludag@tubitak.gov.tr uludagum@yahoo.com. http://www.umutuludag.com http://www.ekds.gov.tr/bio
Dr. Umut Uludağ E-posta: umut.uludag@tubitak.gov.tr uludagum@yahoo.com Tel: (262) 648-1713 Ağ: http://www.umutuludag.com http://www.ekds.gov.tr/bio Adres: TÜBİTAK - BİLGEM - UEKAE P.K. 74, 41470, Gebze,
DetaylıÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Olcay Taner Yıldız. 2. Doğum Tarihi : 15.05.1976. 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu :
ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Olcay Taner Yıldız 2. Doğum Tarihi : 15.05.1976 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu : Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Bilgisayar Mühendisliği Boğaziçi Üniversitesi 1997 Y.
DetaylıYüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar. (Özet)
4 Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar (Özet) Günümüzde, teknolojinin gelişmesi ile yüz tanımaya dayalı bir çok yöntem artık uygulama alanı bulabilmekte ve gittikçe de önem kazanmaktadır. Bir çok farklı uygulama
Detaylı91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing)
91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing) Dersi Veren Öğretim Üyesi Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 1 Amaçlar Öğrencileri Matlab gibi teknik
DetaylıT.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU
T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ - EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU Ders Kodu Bim Kodu Ders Adı Türkçe Ders Adı İngilizce Dersin Dönemi T Snf Açıl.Dönem P
DetaylıDoç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü oner@isikun.edu.tr
Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Bölümü oner@isikun.edu.tr 1. Adı Soyadı : Mustafa Mengüç ÖNER 2. Doğum Tarihi : 01.02.1977 3. Unvanı : Doçent Dr. 4. Öğrenim Durumu : ÖĞRENİM
DetaylıDr. Umut Uludağ.
Dr. Umut Uludağ E-posta: umut.uludag@tubitak.gov.tr uludagum@yahoo.com Tel: (262) 648-1713 Ağ: http://www.umutuludag.com http://www.ekds.gov.tr/bio Adres: TÜBİTAK - BİLGEM - UEKAE P.K. 74, 41470, Gebze,
DetaylıŞifrebilimde Yapay Sinir Ağları
Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Şifrebilimde Yapay Sinir Ağları BİM345 Yapay Sinir Ağları İlker Kalaycı Mayıs,2008 Gündem Şifrebilim Şifrebilim nedir Şifreleme Şifre Çözme Klasik Şifreleme
DetaylıPARMAKİZİNDEN YÜZ TANIMA
Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ. Cilt 23, No 4, 785-793, 2008 Vol 23, No 4, 785-793, 2008 PARMAKİZİNDEN YÜZ TANIMA Necla ÖZKAYA ve Şeref SAĞIROĞLU * Bilgisayar Mühendisliği
DetaylıBİYOMETRİK GÜVENLİK SİSTEMLERİ VE YÜZ TANIMAYA DAYALI ÇEVRİMİÇİ SINAV SİSTEMİ
BİYOMETRİK GÜVENLİK SİSTEMLERİ VE YÜZ TANIMAYA DAYALI ÇEVRİMİÇİ SINAV SİSTEMİ Zihni Kaya İstanbul Aydın Üniversitesi UZEM, İstanbul zihnikaya@aydin.edu.tr Prof. Dr. Ali Güneş İstanbul Aydın Üniversitesi
DetaylıSAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing)
91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing) Dersi Veren Öğretim Üyesi Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 29.09.2009 Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR (529
DetaylıKampüslerde Uygulanan Yeni Biyometrik Sistemler
Akademik Bilişim 11 - XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Kampüslerde Uygulanan Yeni Biyometrik Sistemler Muammer Akçay 1, H. Hakan Çetinkaya 2 1 Dumlupınar Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği
DetaylıBiometrik tanıma ve kimlik doğrulama sistemleri (COMPE 551) Ders Detayları
Biometrik tanıma ve kimlik doğrulama sistemleri (COMPE 551) Ders Detayları Ders Adı Biometrik tanıma ve kimlik doğrulama sistemleri Ders Kodu COMPE 551 Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati
DetaylıÖZGEÇMİŞ. Derece Alan Üniversite Yıl
ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Berk GÖKBERK 2. Doğum Tarihi : 08.03.1977 3. Unvanı : Bilgisayar Mühendisi 4. Öğrenim Durumu : Doktora Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Bilgisayar Müh. Boğaziçi Üniversitesi 1999
DetaylıÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı: İsmail Avcıbaş 2. Doğum Tarihi: 25.04.1967 3. Unvanı: Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu:
1. Adı Soyadı: İsmail Avcıbaş 2. Doğum Tarihi: 25.04.1967 3. Unvanı: Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: ÖZGEÇMİŞ Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Elektronik Mühendisliği Uludağ Üniversitesi 1992 Y. Lisans Elektronik
DetaylıGörüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing. Doç. Dr. Aybars UĞUR
Görüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing Doç. Dr. Aybars UĞUR 2013 1 İçerik Görüntü ve Piksel Görüntü Türleri Görüntü İşleme Görüntü İşlemenin Amaçları Görüntü İyileştirme Görüntü Analizi
DetaylıGörev Unvanı Alan Üniversite Yıl Prof. Dr. Elek.-Eln Müh. Çukurova Üniversitesi Eylül 2014
ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : MUSTAFA GÖK 2. Doğum Tarihi: : 1972 3. Unvanı : Prof. Dr. 4. Öğrenim Durumu Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Elektronik Mühendisliği İstanbul Üniversitesi 1995 Yüksek Lisans Electrical
DetaylıBiyometrik Sistemlerde Güvenlik Üzerine Bir İnceleme
1 Biyometrik Sistemlerde Güvenlik Üzerine Bir İnceleme Ceren GÜZEL TURHAN, Eyüp Burak CEYHAN, Şeref SAĞIROĞLU Özet Biyometrik teknolojilerdeki gelişmeler bu alanda yeni bir endüstrinin ortaya çıkmasına
DetaylıBİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU
BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU KİŞİSEL BİLGİLER Adı Soyadı Tolga YÜKSEL Ünvanı Birimi Doğum Tarihi Yrd. Doç. Dr. Mühendislik Fakültesi/ Elektrik Elektronik Mühendisliği 23.10.1980
DetaylıÖ Z G E Ç M İ Ş. 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN. 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976. 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D.
Ö Z G E Ç M İ Ş 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D. Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Endüstri Mühendisliği Çukurova Üniversitesi
DetaylıLOCAL BINARY PATTERN YÖNTEMİ İLE YÜZ İFADELERİNİN TANINMASI
LOCAL BINARY PATTERN YÖNTEMİ İLE YÜZ İFADELERİNİN TANINMASI ŞEKİL TANIMA,2014 YRD. DOÇ. DR. M. ELİF K ARSLIGİL -------------------------------------------------- HAZIRLAYAN: M. AYYÜCE K I ZRAK 13505007
DetaylıBiyometrik Güvenlik Sistemleri
Biyometrik Güvenlik Sistemleri İstanbul Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İstanbul rsamli @istanbul.edu.tr,eyuksel@istanbul.edu.tr Özet: Bilgi güvenliği günümüz teknoloji dünyasının en önemli
DetaylıYrd.Doç. Dr. Tülin ÇETİN
Yrd.Doç. Dr. Tülin ÇETİN ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Lisans Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 1987-1992 Lisans Celal Bayar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği 2001-2004 Y. Lisans
DetaylıTekil Değer AyrıĢımı Metodu ile Renkli Resimler Ġçin Bir Damgalama Uygulaması
6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 2011, Elazığ, Turkey Tekil Değer AyrıĢımı Metodu ile Renkli Resimler Ġçin Bir Damgalama Uygulaması ġ. Doğan 1, T. Tuncer 2, E. Avcı
DetaylıMÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENSTİTÜSÜ / YÜKSEKOKULU BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ /ABD LİSANS PROGRAMI - 2 ( yılı öncesinde birinci
MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENSTİTÜSÜ / YÜKSEKOKULU BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ /ABD LİSANS PROGRAMI - 2 (2016-17 yılı öncesinde birinci sınıfa başlayan öğrenciler için) BİRİNCİ YIL 1. Dönem CMPE113
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ SANAL ARTIRILMIŞ VE AKILLI TEKNOLOJİLER (SAAT) LABORATUVARI SAAT Laboratuvarı Koordinatör: Yrd. Doç. Dr. Gazi Erkan BOSTANCI SAAT
DetaylıRüya ŞAMLI, M. Erkan YÜKSEL Đstanbul Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Avcılar, Đstanbul
BĐY O M E TRĐK G Ü V E N LĐK SĐSTE STE M L E RĐ Rüya ŞAMLI, M. Erkan YÜKSEL Đstanbul Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Avcılar, Đstanbul Bu sunumda Giriş Biyometrik Ölçüler Biyometrik Sistemler ve Özellikleri
DetaylıGeriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu
Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı Mehmet Ali Çavuşlu Özet Yapay sinir ağlarının eğitiminde genellikle geriye
DetaylıMÜFREDAT DERS LİSTESİ
MÜFREDAT DERS LİSTESİ MÜHENDİSLİK FAK. / BİLGİSAYAR MÜHENDİSL / 2010 BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ Müfredatı 0504101 Matematik I Calculus I 1 GÜZ 4 5 Z 0504102 Genel Fizik I General Physics I 1 GÜZ 4 4 Z 0504103
DetaylıBİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ
BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ Emre DANDIL, K.İBRAHİM KAPLAN Akademik Bilişim 2013 İnternet ve bilgisayar teknolojilerinin etkin kullanılmaya başlanması ile birlikte, bazı kişisel bilgilere veya
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ A ÖĞRENCİ İŞLERİ DAİRE BAŞKANLIĞI
PROGRAM ADI : BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE) 1.SINIF /1.YARIYIL* 1 COM101 COMPUTER PROGRAMMING I - - 4 2 6 5 9 2 COM113 INTRODUCTION TO COMPUTER SCIENCE - - 3 0 3 3 5 3 PHY0101 PHYSICS I - - 3 0 3
Detaylıİki Boyutlu Dalgacık Dönüşümü Kullanarak Ön Cepheden Çekilmiş İnsan Yüzü Resimlerini Tanıma Üzerine Yaklaşımlar
KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(1), 2009 6 KSU Journal of Engineering Sciences, 12 (1), 2009 İki Boyutlu Dalgacık Dönüşümü Kullanarak Ön Cepheden Çekilmiş İnsan Yüzü Resimlerini Tanıma Üzerine Yaklaşımlar
DetaylıBiyometrik İris Sınıflandırma Sistemleri. Biometric Iris Classification Systems
Emre Dandıl 1, Küçük İbrahim Kaplan 2 1 Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar Programcılığı Bölümü, Bilecik 2 Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar
DetaylıBİYOMETRİ TEMELLİ BİLGİSAYAR LABORATUVARI OTOMASYON SİSTEMİ
BİYOMETRİ TEMELLİ BİLGİSAYAR LABORATUVARI OTOMASYON SİSTEMİ Necla ÖZKAYA 1 Şeref SAĞIROĞLU 2 1 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi Erciyes Üniversitesi, 38039, Talas, Kayseri 2 Gazi Üniversitesi,
DetaylıIEEE Online Mühendislikte Günümüz Araştırmacılarının Temel Bilgi Kaynağı. UASL Eğitim Programı. 10 Mayıs, 2006
IEEE Online Mühendislikte Günümüz Araştırmacılarının Temel Bilgi Kaynağı UASL Eğitim Programı TÜBİTAK-ULAKBİM 10 Mayıs, 2006 2004 MIKRO 1 Institute of Electrical and Electronics Enineers (IEEE) Hakkında
DetaylıGeliştirilmiş Fisher Ayraç Kriteri Kullanarak Hiperspektral Görüntülerde Sınıflandırma
Geliştirilmiş Fisher Ayraç Kriteri Kullanarak Hiperspektral Görüntülerde Sınıflandırma Mustafa TEKE, Dr. Ufuk SAKARYA TÜBİTAK UZAY IEEE 21. Sinyal İşleme, İletişim ve Uygulamaları Kurultayı (SİU 2013),
DetaylıFIRAT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ/YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ (DR)
FATİH ERTAM DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ E-Posta Adresi fatih.ertam@firat.edu.tr Telefon (İş) Telefon (Cep) Faks Adres 4242370000-7640 5356514539 Fırat Üniversitesi Teknoloji Fakültesi B Blok Adli Bilişim Mühendisliği
DetaylıÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ
ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı: Göksel Günlü Doğum Tarihi: 04 12 1979 Öğrenim Durumu: Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl Lisans Elektrik-Elektr. Muh. Gazi Üniversitesi 2001 Y. Lisans
DetaylıGüz Dönemi Zorunlu Dersleri
T.C. AKSARAY ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK ve BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI TEZLİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI Güz Dönemi Zorunlu Dersleri EEBM 501 İleri Mühendislik Matematiği
DetaylıSistem Güvenliği? BT Güvenliği? Bilgi Güvenliği? A.Levend Abay MSc, MBA, CISM, 8211013. Mart 2014 Yıldız Teknik Üniversitesi. Levend Abay?
Sistem Güvenliği? BT Güvenliği? Bilgi Güvenliği? A.Levend Abay MSc, MBA, CISM, 8211013 Mart 2014 Yıldız Teknik Üniversitesi Levend Abay? Eğitim : 1986 - Yıldız Teknik Uni./ Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği
DetaylıDalgacık Dönüşümüne Dayalı Çoklu Model Biyometrik Sistem
Akademik Bilişim 2008 Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Çanakkale, 30 Ocak - 01 Şubat 2008 İstanbul Bilgi Üniversitesi, Bilgisayar Bilimleri Bölümü, İstanbul elena@cs.bilgi.edu.tr, noozbek@cs.bilgi.edu.tr,
DetaylıELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA YETERLİK SINAVI YÖNETMELİĞİ
ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA YETERLİK SINAVI YÖNETMELİĞİ Doktora Yeterlik Sınavı, başvurunun yapıldığı ve Doktora Yeterlik Komitesi nin başvuruyu onayladığı dönemdeki, dönem sonu sınavlarının
DetaylıPOSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM
POSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM Melih KUNCAN Siirt Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği Bölümü, Siirt, TÜRKIYE melihkuncan@siirt.edu.tr
DetaylıYüz Tanıma Sistemleri ve Uygulama Alanları
Akademik Bilişim 12 - XIV. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Yüz Tanıma Sistemleri ve Uygulama Alanları H. Hakan Çetinkaya 1, Muammer Akçay 2 1 Başkent Üniversitesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri
DetaylıCOURSES OFFERED FOR ERASMUS INCOMING STUDENTS
COURSES OFFERED FOR ERASMUS INCOMING STUDENTS Department : Computer Engineering 152111001 CALCULUS I 3 2 4 5 152111005 PHYSICS I 3 0 3 3 152111006 PHYSICS I LAB 0 2 1 2 152111007 CHEMISTRY 3 0 3 3 152111008
DetaylıGömülü Sistemler. (Embedded Systems)
Gömülü Sistemler (Embedded Systems) Tanım Gömülü Sistem (Embedded System): Programlanabilir bilgisayar içeren fakat kendisi genel amaçlı bilgisayar olmayan her türlü cihazdır. Gömülü Sistem (Embedded System):
DetaylıSahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması
Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması 1 Giriş Binnur Kurt, H. Tahsin Demiral, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Maslak, 80626 İstanbul {kurt,demiral,gokmen}@cs.itu.edu.tr
DetaylıÇİFT EŞİK DEĞERLİ GÖRÜNTÜ NETLEŞTİRME YÖNTEMİ
ÇİFT EŞİK DEĞERLİ GÖRÜNTÜ NETLEŞTİRME YÖNTEMİ Ali S Awad *, Erhan A İnce* *Doğu Akdeniz Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Mağosa, KKTC İnce@eeneteeemuedutr, Asawad@emuedutr Özetçe Beyaz
Detaylıve Sonrası Girişli Öğrenciler için Uygulanacak Ders Program
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Lisans Ders Programı / Department of Computer Engineering Undergraduate Curriculum 2015-2016 ve Sonrası Girişli Öğrenciler için Uygulanacak Ders Program 1.Yıl / I.Dönem (First
DetaylıÖZGEÇMİŞ. Derece Alan Üniversite Yıl Doktora
1. Adı Soyadı: Yıldıray YALMAN ÖZGEÇMİŞ 2. Doğum Tarihi: 1982 3. Unvanı: Doç. Dr. Tel: (312) 551 5437 yyalman@turgutozal.edu.tr 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Doktora Elektronik ve Bilgisayar
DetaylıSistem Modelleme ve Simülasyon (SE 360) Ders Detayları
Sistem Modelleme ve Simülasyon (SE 360) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Uygulama Saati Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Sistem Modelleme ve Simülasyon SE 360 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul
DetaylıÜniversitesi. {g.karatas, Library, Science Direct ve Wiley veri içerisinde
:, Üniversitesi 34156, stanbul, {g.karatas, c.catal}@iku.edu.tr Özet. sistematik ebilmek üzere, yöntemlerini in n veri belirlemek, ortaya konulan. IEEE Explorer, ACM Digital Library, Science Direct ve
DetaylıAkademik Bilişim 2009 Harran Üniversitesi, Şanlıurfa, 11-13 Şubat 2009
Akademik Bilişim 2009 Harran Üniversitesi, Şanlıurfa, 11-13 Şubat 2009 BİYOMETRİK GÜVENLİK SİSTEMLERİ Rüya ŞAMLI 1, M. Erkan YÜKSEL 2 1,2 İstanbul Üniversitesi,Mühendislik Fakültesi, BilgisayarMühendisliği
DetaylıYrd. Doç. Dr. Mustafa NİL
Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Fırat Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Y. Kocaeli Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DetaylıKelebek Görüntülerin Sınıflandırılmasında Yeni Yerel İkili Örüntüler
Kelebek Görüntülerin Sınıflandırılmasında Yeni Yerel İkili Örüntüler Yılmaz KAYA 1, Lokman KAYCİ 2 1 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Siirt Üniversitesi, 56100 Siirt 2 Biyoloji Bölümü, Siirt Üniversitesi,
Detaylı91-03-01-517 YAPAY ZEKA (Artificial Intelligence)
91-03-01-517 YAPAY ZEKA (Artificial Intelligence) Dersi Veren Öğretim Üyesi Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 27.09.2009 Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR (517 Yapay Zeka)
DetaylıÖZGEÇMİŞ. Derece Alan Üniversite Yıl
1. Adı Soyadı : Atınç YILMAZ 2. Doğum Tarihi : 01/05/1983 3. Unvanı : Dr.Öğr.Üyesi 4. Öğrenim Durumu: ÖZGEÇMİŞ Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Bilgisayar Mühendisliği Haliç Üniversitesi 2005 (Burslu)
DetaylıÖZGEÇMİŞ. Doç Doçent Doktor Bilgisayar Mühendisliği GAÜ 2010- Yrd. Doç Doç. Doktor Bilgisayar Mühendisliği GAÜ 1999-2010
ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı: Ali Haydar 2. Doğum Tarihi: 14 Mayıs 1969 3. Unvanı: Doçent Doktor 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Elektrik-Elektronik Müh. Orta Doğu Teknik Üniversitesi 1991
DetaylıBİYOMETRİK GÜVENLİK & AVUÇ İÇİ DAMAR İZİ YÖNTEMİYLE KİMLİK DOĞRULAMA
BİYOMETRİK GÜVENLİK & AVUÇ İÇİ DAMAR İZİ YÖNTEMİYLE KİMLİK DOĞRULAMA BİYOMETRİ Teknoloji; fizyolojik özelliklerin analizi, Kişiye özel ayırıcı özellikler, Güvenlik açısından yeni çözümler, Kimlik saptama
DetaylıVeysel Aslanta, M Do ru
Veysel Aslanta, MDoru, Genetik Algoritma (GA) kullanarak (Singular Value Decomposition - SVD) resim Ç (scaling factors - SFs) kullanarak alues - SVs) metotta, maksimum optimize maksimum saydam da S Anahtar
DetaylıPROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI
PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI Proje Yüklenicisi: Yeditepe Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi
DetaylıZümray DOKUR, Ph.D. ASSOCIATE EDITOR of NEURAL PROCESSING LETTERS PUBLICATIONS. Journal Papers (SCI)
Zümray DOKUR, Ph.D.. ASSOCIATE EDITOR of NEURAL PROCESSING LETTERS. PUBLICATIONS Journal Papers (SCI) 1. O. Polat, Z. Dokur, Protein fold recognition using self-organizing map neural network Current Bioinformatics,
DetaylıEGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği. Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN
EGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN Oftalmoskopi: oftalmoskop ile göz dibinin muayene edilmesi bilimidir. Bilim tarihinin ilk optik
DetaylıGürültü İçeren İnsan Yüzü Görüntülerinde Ayrık Kosinüs Dönüşümü - Alt Bant Tabanlı Yüz Tanıma
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part:C, Tasarım Ve Teknoloji GU J Sci Part:C 3(2):457-462 (2015) Gürültü İçeren İnsan Yüzü Görüntülerinde Ayrık Kosinüs Dönüşümü - Alt Bant Tabanlı Yüz Tanıma Ahmet
DetaylıT U KR ECTS BK DK 151223559 B ADVANCED CALCULUS B 4 0 4,0 7,0 ABDURRAHMAN KARAMANCIOĞLU 151223559 ADVANCED CALCULUS 4 0 4,0 7,0 10 ABDURRAHMAN
T U KR ECTS BK DK 151223559 B ADVANCED CALCULUS B 4 0 4,0 7,0 ABDURRAHMAN KARAMANCIOĞLU 151223559 ADVANCED CALCULUS 4 0 4,0 7,0 10 ABDURRAHMAN KARAMANCIOĞLU 151221201 ATATÜRK İLKE.VE İNK.TARİHİ I 2 0 2,0
DetaylıSÜREKLİ SAKLI MARKOV MODELLERİ İLE METİNDEN BAĞIMSIZ KONUŞMACI TANIMA PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ
Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 12, Sayı 1, 2007 SÜREKLİ SAKLI MARKOV MODELLERİ İLE METİNDEN BAĞIMSIZ KONUŞMACI TANIMA PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ Cemal HANİLÇİ Figen
DetaylıÖZGEÇMİŞ. Derece Alan Üniversite Yıl
1. Adı Soyadı: Çiğdem Eroğlu Erdem 2. Doğum Tarihi: 1974 3. Unvanı: Prof. Dr. 4. Öğrenim Durumu: ÖZGEÇMİŞ Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Elektrik-Elektronik Bilkent Üniversitesi 1995 Mühendisliği Y.
DetaylıMimar Sinan Mahallesi 151. Sokak Reyyan Evleri No=1 Daire=9 Atakum / SAMSUN. Kerem ERZURUMLU
Mimar Sinan Mahallesi 151. Sokak Reyyan Evleri No=1 Daire=9 Atakum / SAMSUN GSM E-posta Web : : : +90 532 253 90 74 kerem@linux.org.tr http://www.penguen.net Kerem ERZURUMLU Doğum Tarihi 29 Nisan 1978
DetaylıN. Murat Arar, N. Kaan Bekmezci, Fatma Güney, Hazım K. Ekenel. Antalya, 22/04/2011
N. Murat Arar, N. Kaan Bekmezci, Fatma Güney, Hazım K. Ekenel Antalya, 22/04/2011 IEEE 19. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı http://www.cmpe.boun.edu.tr/pilab Giriş İlgili Çalışmalar Yöntem
DetaylıBilgisayar Mühendisliği Bölümü Lisans Ders Programı / Computer Engineering Undergraduate Curriculum
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Lisans Ders Programı / Undergraduate Curriculum 2014-2015 ve Öncesi Girişli Öğrenciler için Uygulanan Ders Program 1.Yıl / I.Dönem (First Year / First Semester) FIZ115 Fizik
DetaylıYrd. Doç. Dr. Kerem OK Işık Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Enformasyon Teknolojileri Bölümü kerem.ok@isikun.edu.tr
Yrd. Doç. Dr. Kerem OK Işık Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Enformasyon Teknolojileri Bölümü kerem.ok@isikun.edu.tr 1. Adı Soyadı : Kerem OK 2. Doğum Tarihi : 02.11.1984 3. Unvanı : Yardımcı Doçent
DetaylıFırat Üniversitesi Personel Otomasyonu
Fırat Üniversitesi Personel Otomasyonu Fırat Üniversitesi, Enformatik Bölümü, 23119, Elazığ fatihtalu@firat.edu.tr, rdas@firat.edu.tr Özet: Bu çalışmada, Fırat Üniversitesi Personel Daire Başkanlığı için
DetaylıGÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT
GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI Hüseyin GÜNEŞ 1, Alper BURMABIYIK 2, Semih KELEŞ 3, Davut AKDAŞ 4 1 hgunes@balikesir.edu.tr Balıkesir
DetaylıMühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği (İngilizce)
Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği (İngilizce) - 2015 Genel Toplam Ortalama Yarıyıl Ders = [52 / 8 = 6,5] + 3 = 10 T = 126 U = 36 Toplam Saat = 162 Kredi = 260 ECTS = 260 1. YARIYIL
DetaylıCoğrafi Veri Üretimi Bakış Açısı İle TÜBİTAK UZAY daki Uzaktan Algılama Araştırmaları
Coğrafi Veri Üretimi Bakış Açısı İle TÜBİTAK UZAY daki Uzaktan Algılama Araştırmaları Sunan: Dr. Ufuk SAKARYA TÜBİTAK UZAY Katkıda Bulunanlar: Mustafa Teke, Can Demirkesen, Ramazan Küpçü, Hüsne Seda Deveci,
DetaylıSİNYAL TEMELLERİ İÇİN BİR YAZILIMSAL EĞİTİM ARACI TASARIMI A SOFTWARE EDUCATIONAL MATERIAL ON SIGNAL FUNDAMENTALS
SİNYAL TEMELLERİ İÇİN BİR YAZILIMSAL EĞİTİM ARACI TASARIMI Öğr. Gör. Hakan Aydogan Uşak Üniversitesi hakan.aydogan@usak.edu.tr Yrd. Doç. Dr. Selami Beyhan Pamukkale Üniversitesi sbeyhan@pau.edu.tr Özet
DetaylıGünümüzde birçok yüz tanıma yöntemleri geliştirilmiş olup [2], bunlar şu şekilde sınıflandırılabilir:
YÜZ TANIMA YÖNTEMLERİNİN SIKIŞTIRILMIŞ ARŞİVLERDE BAŞARIMI Mustafa Ersel Kamaşak ve Bülent Sankur Sinyal ve İmge İşleme Laboratuvarı (BUSIM) Boǧaziçi Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliǧi {kamasak,
DetaylıÖZGEÇMİŞ. Doktora Tezi: Nonlinear Dynamical State Feedback Design for Tracking and Chaotification. Görev Ünvanı Görev Yeri Yıl
ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı: SAVAŞ ŞAHİN Öğrenim Durumu: DOKTORA Tel: +90.232.3293535 / 3713 E-posta: phd.savas.sahin@gmail.com savas.sahin@ikc.edu.tr Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Elektronik
DetaylıÜniversite Öğrencilerinin Devamlılığının Parmak İzi Okuyucu Cihaz Kullanılarak İzlenmesi
Üniversite Öğrencilerinin Devamlılığının Parmak İzi Okuyucu Cihaz Kullanılarak İzlenmesi Monitoring University Students Attendance Using Fingerprint Reader Device M. Kurt Pehlivanoğlu ve Nevcihan. Duru
DetaylıÖZGEÇMİŞ. 2. Doğum Yeri ve Tarihi : Washington DC - 22 Temmuz 1978. Derece Alan Üniversite Yılı Bilgisayar-Kontrol Marmara Üniversitesi
ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Serhat ÖZEKES 2. Doğum Yeri ve Tarihi : Washington DC - 22 Temmuz 1978 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu : Derece Alan Üniversite Yılı ve Kontrol Marmara Üniversitesi 2000
DetaylıTHE DESIGN AND USE OF CONTINUOUS GNSS REFERENCE NETWORKS. by Özgür Avcı B.S., Istanbul Technical University, 2003
THE DESIGN AND USE OF CONTINUOUS GNSS REFERENCE NETWORKS by Özgür Avcı B.S., Istanbul Technical University, 2003 Submitted to the Kandilli Observatory and Earthquake Research Institute in partial fulfillment
DetaylıİSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK FAKÜLTESİ ÖZET FONKSİYON TABANLI GÜVENLİ BİR RFID PROTOKOLÜNÜN FPGA ÜZERİNDE GERÇEKLENMESİ
İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK FAKÜLTESİ ÖZET FONKSİYON TABANLI GÜVENLİ BİR RFID PROTOKOLÜNÜN FPGA ÜZERİNDE GERÇEKLENMESİ BİTİRME ÖDEVİ YUSUF GÖRÜM 040080379 Bölümü: Elektronik ve Haberleşme
DetaylıFREKANS DÜZLEMĐNDE ĐMGE DAMGALAMASINDA KULLANILAN AC FREKANSLARIN VE PERMÜTASYON ANAHTARI SEÇĐMĐNĐN KALĐTE ÜZERĐNE ETKĐSĐ
FREKANS DÜZLEMĐNDE ĐMGE DAMGALAMASINDA KULLANILAN AC FREKANSLARIN VE PERMÜTASYON ANAHTARI SEÇĐMĐNĐN KALĐTE ÜZERĐNE ETKĐSĐ Murat Furat 1 Mustafa Oral 1 Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Çukurova
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ A ÖĞRENCİ İŞLERİ DAİRE BAŞKANLIĞI
Dersin ön koşulu var mı? ***** İntibak Dersi mi? **** TOPLAM SAAT ** AKTS Kredisi ** ANKARA ÜNİVERSİTESİ A PROGRAM ADI : BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE).SINIF /.YARIYIL* ANADAL EĞİTİM PROGRAMI ZORUNLU
DetaylıBENİM DÜNYAM ÇOCUK OYUNU: BİR MOBİL UYGULAMA
XVI. Akademik Bilişim Konferansı 5-7 Şubat 2014 Mersin Akademik Bilişim Mersin Üniversitesi BENİM DÜNYAM ÇOCUK OYUNU: BİR MOBİL UYGULAMA Meliha ACAR N. Tuğbagül ALTAN AKIN Sümeyye Elif GÖKDAĞ Zeynep Gazal
DetaylıYüz Bulma ve Tanıma Sistemi
Yüz Bulma ve Tanıma Sistemi M. AKÇAY 1, Naciye Nur SARIBEY 2 1,2 Dumlupınar Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, KÜTAHYA Makcay26@dpu.edu.tr, nnursaribey@gmail.com Özet: Günümüzde yüz tanıma sistemlerine
DetaylıİSTANBUL MEDENİYET ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ(TÜRKÇE) 4 YILLIK DERS PLANI
İSTANBUL MEDENİYET ÜNİVERSİTESİ MÜHİSLİK FAKÜLTESİ 2017-2018 ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHİSLİĞİ BÖLÜMÜ(TÜRKÇE) 4 YILLIK DERS PLANI (Eğitim planı toplamda 138 ve 240 den oluşmaktadır. Yarıyıllara göre alınması
DetaylıSOFTWARE ENGINEERS EDUCATION SOFTWARE REQUIREMENTS/ INSPECTION RESEARCH FINANCIAL INFORMATION SYSTEMS DISASTER MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS
SOFTWARE REQUIREMENTS/ INSPECTION SOFTWARE ENGINEERS EDUCATION RESEARCH FINANCIAL INFORMATION SYSTEMS DISASTER MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS SOFTWARE REQUIREMENTS/ INSPECTION Ö. Albayrak, J. C. Carver,
DetaylıFIRAT ÜNİVERSİTESİ PERSONEL OTOMASYONU
FIRAT ÜNİVERSİTESİ PERSONEL OTOMASYONU M. Fatih TALU*, Resul DAŞ* (*) Fırat Üniversitesi, Enformatik Bölümü, 23119, ELAZIĞ fatihtalu@firat.edu.tr, rdas@firat.edu.tr ÖZET Bu çalışmada, Fırat Üniversitesi
DetaylıÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR
Resim ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Telefon : 386 280 45 50 Mail : kskula@ahievran.edu.tr
DetaylıParmak İzi Sensörleri Volkan TUNALI Giriş Güvenlik Biyometri Parmak İzi Tanıma Parmak İzi Sensörleri Sensörlerin Karakteristikleri Uygulama Alanları 2 Güvenlik Modern yaşamın ihtiyacı: Güvenlik Sisteme
DetaylıYinelemeli ve Uyarlanır Ayrıt Saptayıcı Süzgeçleri
Yinelemeli ve Uyarlanır Ayrıt Saptayıcı Süzgeçleri innur Kurt, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi ilgisayar Mühendisliği ölümü Maslak 8066, İstanbul {kurt,gokmen}@cs.itu.edu.tr Özetçe Görüntü
DetaylıBilgisayar Mühendisliği
Bilgisayar Mühendisliği Bülent Ecevit Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü http://bilgisayar.beun.edu.tr İçerik Zonguldak Tanıtımı Üniversite Tanıtımı Mühendis Kimdir? Mühendisin Sorusu Bilgisayar
DetaylıBİTİRME ÇALIŞMASI ARA RAPOR YAZIM KILAVUZU
BİTİRME ÇALIŞMASI ARA RAPOR YAZIM KILAVUZU 1. Başlık ve Kapak Sayfası Başlık sayfası formatı için bölüm web sayfasında bulunan rapor_kapak.docx başlıklı MS Office Word dokümanı kullanılacaktır. Düzenlenmesi
DetaylıDr.Öğr.Üyesi UĞUR ŞEVİK
Dr.Öğr.Üyesi UĞUR ŞEVİK ÖZGEÇMİŞ DOSYASI KİŞİSEL BİLGİLER Doğum Yılı : Doğum Yeri : Sabit Telefon : Faks : E-Posta Adresi : Web Adresi : Posta Adresi : 1981 MERSİN - MERSİN(MRK) T: 4623773708 F: usevik@ktu.edu.tr
Detaylı