BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ
|
|
- Oz Elmas
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ Emre DANDIL, K.İBRAHİM KAPLAN Akademik Bilişim 2013
2 İnternet ve bilgisayar teknolojilerinin etkin kullanılmaya başlanması ile birlikte, bazı kişisel bilgilere veya kurum ve kuruluşlara ait gizli verilere, yetkili olmayan girişlerin yasaklanması gibi zorunlulukları doğurmuştur. Aynı zamanda bu işlemin doğru, güvenilir ve çok kısa sürede gerçekleştirilebilmesi çok önemlidir. Bu sistemler genel olarak kullanıcıdan bir bilgi, şifre ve pin numarası ya da başka bir yöntemle giriş bilgisi istemektedir.
3 Biyometrik sistemler yüz, parmak izi, retina, iris, el geometrisi, imza, ses, koku tanıma gibi yapılar ile açıklanabilir. Bu çalışmada insan gözünde hiçbir zaman değişmeyen iris bölgesinin belirlenmesi ve kişinin tanınması aşamasında bir sistem geliştirilmiştir. Sistem ile iris görüntülerinin sınıflandırılması için kullanılan özellik çıkarımları ve algoritmalar belirlenmiş ve örnek bir çalışma Matlab programı ile uygulanılması amaçlanmıştır.
4 Göz, insanın en önemli organlarından başında gelmektedir. İnsan algılamasının yaklaşık yüzde 80'i gözler tarafından sağlanmaktadır. Bütün vücuttaki duyu algılayıcılarının yüzde 70'i gözün retina tabakasında yer almaktadır. İnsanın göz yapısı içinde kornea, iris, pupil, ön kamara, lens, vitreus, retina ve göz siniri gibi yapılar mevcuttur. Şekil 1' de insan gözü ve yapısı gösterilmiştir.
5
6 Veritabanında[1] çalışmada kullanılmak üzere 64 tane sol göz için ve 64 tane de sağ göz için olmak üzere toplamda 128 tane örüntü mevcuttur. Tüm resimler 24 bit RGB, 576x768 piksel ve PNG formatında SONY DXC-950P 3CCD kamera ile kaydedilmiştir.
7
8
9
10 Görüntünün sınır eğrisi local süreklilik gösteren ve çevresine göre belirginleşmiş bölgelerin değişim noktalarından oluşur. Görüntü sınırı 5 farklı algoritma ile çıkarılabilir. Bunlar Sobel, Prewitt, Roberts, Log ve Canny algoritmalarıdır. Sınır grafiği siyah zemin üzerine beyaz olarak çizilir [3].
11
12
13
14
15
16
17
18 Bu çalışmamızda iris merkezi bulunarak belli boyutlarda bir parça alınarak morfolojik işlemlere tutulmuştur. Merkezi bulurken izlenen yöntem ise resmin üzerinde ki alanlar arasındaki ilişkiden yaralanarak ve yuvarlak şekil ayırt edilerek işleme tabi tutulmuş ve iris merkezinin bulunması sağlanmıştır.
19 Morfolojik operasyonlar ikili imgelere uygulanabileceği gibi, gri tonlu imgeler için de tanımlıdırlar. Gri tonlu imgede yayma işlemi, imgedeki koyu tonlu bölgeleri açmaktadır. İmgede koyu tonlu bölgelerle çevrili parlak bölgeler genişlerken parlak bölgeler ile çevrili koyu tonlu bölgeler zayıflamakta,hatta yapı elemanı ve koyu tonlu bölgelinin boyutuna bağlı olarak kaybolabilmektedir. Gri tonlu bölgenin boyutuna bağlı imgede aşındırma işlemi, imgenin parlaklığını arttırmaktadır. İmgede koyu tonlu bölgelerle çevrili parlak bölgeler daralırken, parlak bölgeler ile çevrili koyu tonlu bölgeler genişlemektedir.[2]
20
21
22
23
24 Uygulanan yöntemler sayesinde iris örüntülerinin merkezi bulunarak bu merkezden 100x100 matrisler alınarak kaydedilmiştir. Daha sonra kaydedilen resimler ile aynı kişilerin farklı örüntüleri alınarak aralarında ki korelasyon incelenerek birbirlerinin aynısı olup olmadığı incelenmiştir.
25
26
27
28
29 Merkezi bulunarak alınan parçalar başka bir klasöre kaydedilmektedir. Daha bu resimler karşılaştırma için kullanılacaktır.
30 Karşılaştırmalar resimler arasındaki korelasyon katsayı baz alınarak yapılmıştır.
31 [1]. Phoneix Iris Database, Erişim Tarihi: [2]. Dobeš M., Machala L., Tichavský P., Pospíšil J., Human Eye Iris Recognition Using the Mutual Information. Optik Volume 115, No.9, p , Elsevier 2004, ISSN [3]. yometrik-tanima-sistemleri/
32 Teşekkür ederiz.
Biyometrik 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
DetaylıBiyometrik İris Sınıflandırma Sistemleri
Biyometrik İris Sınıflandırma Sistemleri Emre Dandıl 1, Küçük İbrahim Kaplan 2 1 Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar Programcılığı Bölümü, Bilecik 2 Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi,
DetaylıİMGE İŞLEME Ders-7. Morfolojik İmge İşleme. Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm. (Yrd. Doç. Dr. M.
İMGE İŞLEME Ders-7 Morfolojik İmge İşleme (Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ) Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm Hazırlayan: M. Kemal GÜLLÜ Morfoloji Biyolojinin canlıların
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ GÖRÜNTÜ ALGILAMA Üç temel zar ile kaplıdır. 1- Dış Zar(kornea ve Sklera) 2- Koroid 3- Retina GÖRÜNTÜ ALGILAMA ---Dış Zar İki kısımdan oluşur. Kornea ve
Detaylı2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları. (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ)
2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) 1. Ses temelli malzeme tanıma Malzemelerin çarpma etkisi ile çıkarttıkları seslerin mikrofon ile bir PC ye alınması ve işaretten
DetaylıDijital (Sayısal) Fotogrametri
Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak
Detaylı2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları. (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ)
2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) 1. Ses temelli malzeme tanıma Malzemelerin çarpma etkisi ile çıkarttıkları seslerin mikrofon ile bir PC ye alınması ve işaretten
DetaylıDijital (Sayısal) Fotogrametri
Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak
DetaylıBilgisayarla Fotogrametrik Görme
Bilgisayarla Fotogrametrik Görme Dijital Görüntü ve Özellikleri Yrd. Doç. Dr. Mustafa DİHKAN 1 Dijital görüntü ve özellikleri Siyah-beyaz resimler için değer elemanları 0-255 arasındadır. 256 farklı durum
DetaylıDijital (Sayısal) Fotogrametri
Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak
DetaylıDigital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu
Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Işık 3B yüzeye ulaşır. Yüzey yansıtır. Sensör elemanı ışık enerjisini alır. Yoğunluk (Intensity) önemlidir. Açılar önemlidir. Materyal (yüzey) önemlidir. 06 Kasım
DetaylıTÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun.
Doç.Dr.Mehmet MISIR-2013 TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun. Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte; geniş alanlarda, kısa zaman aralıklarında
DetaylıGirdi ve Giriş Aygıtları
Girdi ve Giriş Aygıtları 1 Girdi nedir? Girdi, bilgisayarın belleğine girilen veri ve talimatlardır. 2 Giriş Aygıtları Nelerdir? Giriş aygıtı, kullanıcıların bir bilgisayara veri ve talimatları girmelerine
DetaylıDigital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu
Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Işık 3B yüzeye ulaşır. Yüzey yansıtır. Sensör elemanı ışık enerjisini alır. Yoğunluk (Intensity) önemlidir. Açılar önemlidir. Materyal (yüzey) önemlidir. 25 Ekim
DetaylıDijital Fotogrametri
Dijital Fotogrametri 2016-2017, Bahar YY Fevzi Karslı (Prof. Dr.) Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 20 Mart 2017 Pazartesi Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, kavramlar,
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
DetaylıMorfolojik Görüntü İşleme Yöntemleri ile Kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı Sonucu Oluşan Lekelerin Tespiti
6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 011, Elazığ, Turkey Morfolojik Görüntü İşleme Yöntemleri ile Kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı Sonucu Oluşan Lekelerin Tespiti
DetaylıGörüntü İşleme. K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI. Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003
Görüntü İşleme K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003 İçerik Görüntü İşleme Nedir? Görüntü Tanımlamaları Görüntü Operasyonları Görüntü İşleme
DetaylıADIM ADIM YGS LYS Adım DUYU ORGANLARI 3 GÖRME DUYUSU VE GÖZ
ADIM ADIM YGS LYS 159. Adım DUYU ORGANLARI 3 GÖRME DUYUSU VE GÖZ GÖRME DUYUSU VE GÖZ Vücudumuzdaki görme duyusu göz organında bulunur. Vücudumuzda göz içerisinde; Reseptör Mercek Sinirler görmeyi sağlayan
DetaylıTEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ
TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ FOTOĞRAF/GÖRÜNTÜ KAVRAMI VE ÖZELLİKLERİ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF345 TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/ İÇERİK
DetaylıBLG325.1 SINYAL ISLEME DERSİ BİLGİ PAKETİ. Haftalık Ders Planı
Düzey : Lisans Ders Kodu : BLG325.1 Ders Adı : SINYAL ISLEME BLG325.1 SINYAL ISLEME DERSİ BİLGİ PAKETİ lık Ders Planı 1 : İşaret ve sistem tanımı, ayrık zamanlı ve sürekli zamanlı sistemler, ayrık değerli
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME - (7.Hafta) KENAR BELİRLEME ALGORİTMALARI
GÖRÜNTÜ İŞLEME - (7.Hafta) KENAR BELİRLEME ALGORİTMALARI Bu konuda bir çok algoritma olmasına rağmen en yaygın kullanılan ve etkili olan Sobel algoritması burada anlatılacaktır. SOBEL FİLTRESİ Görüntüyü
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi
Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Dijital görüntü işlemede temel kavramlar Sayısal Görüntü İşleme; bilgisayar yardımı ile raster verilerin
DetaylıDoç. Dr. Harun KESENKAŞ Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Süt Teknolojisi Bölümü
Doç. Dr. Harun KESENKAŞ Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Süt Teknolojisi Bölümü İnovasyon Ne Demektir? Latince innovare kökünden türetilmiş yeni ve değişik bir şey yapmak anlamına gelen bir terimdir.
DetaylıAKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
GÖRÜNTÜ İŞLEME DERS-12 YARDIMCI NOTLARI -2018 ÇALIŞMA SORULARI Soru 1: (256x256) boyutlarında gri seviye bir görüntü dosyası olan cameraman.tif dosyasını Matlab ortamında 4 eşit parçaya bölünüz. Her bir
DetaylıDijital Görüntü İşleme Teknikleri
Teknikleri Ders Notları, 2013 Doç. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 08 Ekim 2013 Salı 1 Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, temel kavramlar, kaynaklar.
DetaylıGrafik Dosya Formatları Grafik dosya formatları, grafik boyutlarını düşürmek amacıyla geliştirilen matematiksel algoritmalardır. Çeşitli amaçlara yönelik olarak kullanılan birçok grafik dosya formatı vardır.
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Vize. İris Segmentation. Selçuk BAŞAK 08501008
Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Vize İris Segmentation Selçuk BAŞAK 08501008 Not: Ödevi hazırlamak için geliştirdiğim program ve kaynak
DetaylıAKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
GÖRÜNTÜ İŞLEME DERS-9 YARDIMCI NOTLARI -2018 Hızlı Fourier Dönüşümü Matlab Örnekleri: fftshow() fonksiyonu function [ ] = fftshow(f) fl=log(1+abs(f)); fm=max(fl(:)); figure,imshow(im2uint8(fl/fm)); end
DetaylıĞ İ öğ Ğ Ğ ö Ö ö Ğ İ İ ö Ğ İĞİ Ğ İĞ İ İ İ İ Ğİ İ İ İ İ ö Ö ö ö İ Ğ İ Ğ ö İ Ğ İ ö İ İ Ğ ö ö ö ö Ö Ğ ö ö Ğİ ö öğ öğ İĞ ö İ İ İ Ğ Ğ ö ö ö ö ö Ö ö ö ö ö ö Ö ö Ö ö ö ö Ö ö ö ö Ğ öğ Ğ öğ Ö Ğ ö İ ö ö Ö ö ö Ö
Detaylıİstenilen sayıdaki varlığı yuvarlak içine al. 2 I 3 2 " 4 tane olanı yuvarlak içine al 4 4 4 4 4 4 5 Tane olanı yuvarlak içine al 5 5 5 5 "" " "" Legolarla toplama işlemlerini
DetaylıTODAİE edevlet MERKEZİ UYGULAMALI E-İMZA SEMİNERİ 16-17 KASIM 2011. E-imza Teknolojisi. TODAİE Sunumu
TODAİE edevlet MERKEZİ UYGULAMALI E-İMZA SEMİNERİ 16-17 KASIM 2011 E-imza Teknolojisi TODAİE Sunumu Ferda Topcan Başuzman Araştırmacı ferdat@uekae.tubitak.gov.tr (312) 4688486-19 İçerik Açık Anahtarlı
DetaylıUYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA
UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte; geniş alanlarda, kısa zaman aralıklarında ucuz ve hızlı sonuç alınabilen uzaktan algılama tekniğinin, yenilenebilir
DetaylıGörüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur.
Görüntü İşleme Görüntü işleme, dijital bir resim haline getirilmiş olan gerçek yaşamdaki görüntülerin bir girdi resim olarak işlenerek, o resmin özelliklerinin ve görüntüsünün değiştirilmesidir. Resimler
DetaylıSIRMA Bilgisayar Eğitim Danışmanlık San. ve Tic. Ltd. Şti Plaka Tanıma - Plaka Okuma Sistemi
Plaka Tanıma - Plaka Okuma Sistemi * PTS (Plaka Tanıma Sistemi) Araçları, plakaları vasıtasıyla tanımaya yarayan bir görüntü işleme teknolojisidir. * Bu teknoloji; yetkili giriş-çıkış sistemleri, güvenlik
DetaylıOtomatik Tanımlama ve Veri Toplama Sistemleri. Yrd. Doç. Dr. Alper ÖZPINAR
Otomatik Tanımlama ve Veri Toplama Sistemleri Yrd. Doç. Dr. Alper ÖZPINAR Giriş Otomatik tanımlama ve veri toplama sistemleri, kurumsal uygulamalarda insan faktörünün aradan çıkarılarak toplanacak verilerin
DetaylıBioAffix Ones Technology nin tescilli markasıdır.
BioAffix Ones Technology nin tescilli markasıdır. NEDEN BİYOMETRİK?DOĞRULAMA Biyometrik veri taklit edilemez, şifre gibi unutulamaz! Şifre olmadığı için, casus yazılımlara karşı güvenlidir! Biyometrik
DetaylıOtomatik Tanımlama ve Veri Toplama Sistemleri
Otomatik Tanımlama ve Veri Toplama Sistemleri Yrd. Doç. Dr. Alper ÖZPINAR BLG 418 RFID Uygulamları Giriş Otomatik tanımlama ve veri toplama sistemleri, kurumsal uygulamalarda insan faktörünün aradan çıkarılarak
DetaylıHXR-MC1500P. 1/4 inç Exmor R CMOS sensörlü HD / SD AVCHD video kamera. Genel Bakış HXR-MC1500P 1
HXR-MC1500P 1/4 inç Exmor R CMOS sensörlü HD / SD AVCHD video kamera Genel Bakış Profesyonel bir izlenim bırakb rakın HXR-MC1500P 1 Sony nin G Lensi, Exmor R sensör ve en son Aktif Optik SteadyShot ile
DetaylıBioAffix Ones Technology nin tescilli markasıdır.
BioAffix Ones Technology nin tescilli markasıdır. ? NEDEN BİYOMETRİK DOĞRULAMA SUNUCU TABANLI BİYOMETRİK MICROSOFT WINDOWS OTURUM AÇMA UYGULAMASI Biyometrik veri taklit edilemez, şifre gibi unutulamaz!
Detaylı3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü
3.2. Raster Veriler Satırlar Piksel/hücre büyüklüğü Sütunlar 1 Görüntü formatlı veriler Her piksel için gri değerleri kaydedilmiştir iki veya üç bant (RGB) çok sayıda bant Fotoğraf, uydu görüntüsü, ortofoto,
DetaylıGörüntü İşleme Dersi Ders-8 Notları
Görüntü İşleme Dersi Ders-8 Notları GRİ SEVİYE DÖNÜŞÜMLERİ Herhangi bir görüntü işleme operasyonu, görüntüdeki pikselin gri seviye değerlerini dönüştürme işlemidir. Ancak, görüntü işleme operasyonları;
DetaylıAMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri
SUNU PLANI AMAÇ OPEN CV GÖRÜNTÜ EŞİKLEME KENAR BULMA ŞEKİL BULMA GÖRÜNTÜ GENİŞLETME VE BOZMA GÖRÜNTÜ DOLDURMA AFFİNE DÖNÜŞÜMÜ PERSPEKTİF DÖNÜŞÜM KUŞ BAKIŞI GÖRÜNTÜ DÖNÜŞÜMÜ AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri
DetaylıTASARIMIN TEMEL İLKELERİ
TASARIMIN TEMEL İLKELERİ Web Tasarımı ve Programlama İçerik Hedef Kitle Beklentileri Tasarım Renk Dengesi İşlevsellik Okunabilirlik Kullanılabilirlik Hizalama Uyumluluk Ses ve Görüntü Dosyaları 2 İçerik
DetaylıTÜRKİYEDE İLK YAKIN KIRMIZIÖTE GÖZLEMLER
TÜRKİYEDE İLK YAKIN KIRMIZIÖTE GÖZLEMLER Sacit ÖZDEMİR, Ceren YILDIRIM, H. Gökhan GÖKAY Ankara Üniversitesi Fen Fakültesi Astronomi ve Uzay Bilimleri Bölümü, Tandoğan, Ankara (e-posta: sozdemir@ankara.edu.tr)
DetaylıFrekans Spektrumu. frekans. dalga boyu
İmge Kavramı Sayısal İmge (Digital Image), çeşitli yollarla elde edilen bilgilerin görsel olarak saklanmasına ve gösterimine olanak sağlayan yapılardır. Her türlü iki boyutlu bilgi imge olarak ele alınabilir.
DetaylıAkış YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Akış Makine Öğrenmesi nedir? Günlük Hayatımızdaki Uygulamaları Verilerin Sayısallaştırılması Özellik Belirleme Özellik Seçim Metotları Bilgi Kazancı (Informaiton Gain-IG) Sinyalin Gürültüye Oranı: (S2N
DetaylıPERSONEL KİMLİK YÖNETİM SİSTEMİ
MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ PERSONEL KİMLİK YÖNETİM SİSTEMİ Web-Yazılım Grubu 2013 B i l g i İ ş l e m D a i r e B a ş k a n l ı ğ ı MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ BİLGİ İŞLEM DAİRE BAŞKANLIĞI PERSONEL
DetaylıKameralar, sensörler ve sistemler
Dijital Fotogrametri Kameralar, sensörler ve sistemler Prof. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü, KTÜ fkarsli@ktu.edu.tr Analog Hava Kameraları Ana firmalar Zeiss, Wild ve Leica. Kullanılan bütün
DetaylıRenk kalitesi kılavuzu
Sayfa 1 / 6 Renk kalitesi kılavuzu Renk Kalitesi kılavuzu, kullanıcıların renk çıktısını ayarlamak ve özelleştirmek için yazıcının mevcut işlemlerinin nasıl kullanılabileceğini anlamasına yardımcı olur.
Detaylıİçerik. Giriş 1/23/13. Giriş Problem Tanımı Tez Çalışmasının Amacı Metodoloji Zaman Çizelgesi. Doktora Tez Önerisi
İsmail ÇÖLKESEN 501102602 Doktora Tez Önerisi Tez Danışmanı : Prof.Dr. Tahsin YOMRALIOĞLU İTÜ Geoma*k Mühendisliği İçerik Giriş Tez Çalışmasının Amacı Zaman Çizelgesi 1 of 25 Giriş Yeryüzü ile ilgili yapılan
Detaylı1. RESİM DÜZENLEME. Bir resmin piksel yoğunluğu yani PPI (Pixel Per Inches) 1 inç karede (1 inç = 2.54 cm) bulunan piksel sayısıdır.
1.1. Temel Kavramlar 1.1.1. Piksel 1. RESİM DÜZENLEME Ekranda oluşturulan görüntüler noktalardan oluşur. Noktalar kare şeklindedir. Çok yakından bakıldığı veya resim büyütüldüğü zaman bu noktalar fark
DetaylıFLIR GÖRÜNTÜLERİNDE HEDEF TESPİTİ
FLIR GÖRÜNTÜLERİNDE HEDEF TESPİTİ Oğuzhan DAĞ 1, Hakan ERTEM 2, Nursel AKÇAM 3 1,3 Elektronik Mühendisliği Bölümü, Gazi Üniversitesi, Ankara 2 Simülasyon ve Eğitim Sistemleri Grup Başkanlığı Havelsan A.Ş.,
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
DetaylıYükseköğretim Kurulu
Yükseköğretim Kurulu Bilgi İşlem Daire Başkanlığı AKADEMİK TEŞVİK YÖNETMELİĞİ Akademik Özgeçmiş Sistemi ve Başvuru İşlemleri Bilişim Uzmanı Aynur GÜNAY: aynur.gunay@yok.gov.tr Bilişim Uzmanı Emre CEVİZ
DetaylıBölüm 7 Renkli Görüntü İşleme
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 7 Renkli Görüntü İşleme Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN Genç sanatçının, rengin sadece tanımlayıcı değil aynı zamanda kişisel ifade anlamına geldiğini anlaması renge dokunmasından
DetaylıGörüntüĐşlemede Yeni Bir Soluk, OpenCV
GörüntüĐşlemede Yeni Bir Soluk, OpenCV Arş. Gör. Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Đstanbul Ticaret Üniversitesi OPENCV Açık kaynak kodlu Bilgisayarla Görme Kütüphanesi ( INTEL, C++ ) INTEL s OPEN SOURCE
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
DetaylıMakale (Article) Gerçek Zamanlı Görüntü İşleme Yönteminin Otomatik Depolama ve Boşaltma Sistemlerinde Uygulanması Barış GÖKÇE *
Makine Teknolojileri Elektronik Dergisi Cilt: 12, No: 2, 2015 (1-13) Electronic Journal of Machine Technologies Vol: 12, No: 2, 2015 (1-13) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojikarastirmalar.com e-issn:1304-4141
DetaylıArtık Online --- CINDAS Thermophysical Properties of Matter Database (TPMD) (Hallerin Termofiziksel Nitelikleri Veritabanı) Arayüz Özellikleri
Industry Benchmark for Critically Evaluated Materials Properties Data Artık Online --- CINDAS Thermophysical Properties of Matter Database (TPMD) (Hallerin Termofiziksel Nitelikleri Veritabanı) The Thermophysical
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 6 Kenar, Köşe, Yuvarlak Tespiti Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr KENAR TESPİTİ Kenar Tespiti Amaç: Görüntüdeki ani değişimleri / kesintileri algılamak Şekil bilgisi elde
DetaylıBilgisayar ne elde eder (görüntüden)? Dijital Görüntü İşleme Fevzi Karslı, KTÜ. 08 Ekim 2013 Salı 51
Bilgisayar ne elde eder (görüntüden)? 08 Ekim 2013 Salı 51 Zorluk 1: bakış açısı 2012, Selim Aksoy 08 Ekim 2013 Salı 52 Zorluk 2: aydınlatma 08 Ekim 2013 Salı 53 Zorluk 3: oklüzyon (ölü bölge oluşumu)
DetaylıBioAffix Ones Technology nin tescilli markasıdır.
BioAffix Ones Technology nin tescilli markasıdır. ? NEDEN BİYOMETRİK DOĞRULAMA SUNUCU TABANLI BİYOMETRİK MICROSOFT WINDOWS OTURUM AÇMA UYGULAMASI Biyometrik veri taklit edilemez, şifre gibi unutulamaz!
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
DetaylıBioAffix Ones Technology nin tescilli markasıdır.
BioAffix Ones Technology nin tescilli markasıdır. NEDEN BİYOMETRİK?DOĞRULAMA Biyometrik veri taklit edilemez, şifre gibi unutulamaz! Şifre olmadığı için, casus yazılımlara karşı güvenlidir! Biyometrik
DetaylıYükseköğretim Kurulu
Yükseköğretim Kurulu Bilgi İşlem Daire Başkanlığı AKADEMİK TEŞVİK YÖNETMELİĞİ Akademik Özgeçmiş Sistemi ve Başvuru İşlemleri Bilişim Uzmanı Aynur GÜNAY: aynur.gunay@yok.gov.tr Bilişim Uzmanı Emre CEVİZ
DetaylıMOD419 Görüntü İşleme
MOD419 Görüntü İşleme Ders Kitabı: Digital Image Processing by Gonzalez and Woods Puanlama: %30 Lab. %20 Vize %10 Quizes %40 Final %60 devam mecburiyeti Görüntü İşleme ye Giriş Görüntü İşleme Nedir? Özellikle
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 4 DÖNÜŞÜMLER UZAYSAL FİLTRELEME
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 4 DÖNÜŞÜMLER UZAYSAL FİLTRELEME DERS İÇERİĞİ Histogram İşleme Filtreleme Temelleri HİSTOGRAM Histogram bir resimdeki renk değerlerinin sayısını gösteren grafiktir. Histogram dengeleme
DetaylıKİMLİK DOĞRULAMA AUTHENTİCATİON
KİMLİK DOĞRULAMA AUTHENTİCATİON Kimlik Doğrulama (Authentication), çok çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilmesi mümkün bir süreçtir ve bu süreç, doğrulama ihtiyacına ve kendisini tanıtacak taraf ile bunu
DetaylıUzaktan Algılama Uygulamaları
Aksaray Üniversitesi Uzaktan Algılama Uygulamaları Doç.Dr. Semih EKERCİN Harita Mühendisliği Bölümü sekercin@aksaray.edu.tr 2010-2011 Bahar Yarıyılı Uzaktan Algılama Uygulamaları GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ
DetaylıKan Damarı Genişliği Değişiminin Ölçülmesinde Medikal Görüntü İşlemenin Uygulanması
Kan Damarı Genişliği Değişiminin Ölçülmesinde Medikal Görüntü İşlemenin Uygulanması Öğr. Gör. İsmail KAHRAMAN, Uzm. Vildan BAYRAM, Prof.Dr. Ertuğrul Ercan, Doç.Dr. Bahadır Kırılmaz Çanakkale 18 Mart Üniversitesi
DetaylıAKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
GÖRÜNTÜ İŞLEME DERS-8 YARDIMCI NOTLARI -2018 Gri Seviye Dönüşümleri Herhangi bir görüntü işleme operasyonu, görüntüdeki pikselin gri seviye değerlerini dönüştürme işlemidir. Ancak, görüntü işleme operasyonları;
DetaylıMMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme
MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme 2010-2011 Bahar Yarıyılı Ar. Gör. Dr. Ersoy Erişir 1 Konvansiyonel Görüntüleme (Fotografi) 2 Görüntü Tasarımı 3 Digital Görüntüleme 3.1 Renkler 3.2.1
DetaylıRENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ
Journal of Naval Science and Engineering 2009, Vol 5, No2, pp 89-97 RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Öğr Kd Bnb Mustafa Yağımlı Elektrik/Elektronik Mühendisliği Bölümü,
DetaylıBİYOMETRİK GÜVENLİK SİSTEMLERİ
BİYOMETRİK GÜVENLİK SİSTEMLERİ Biyometrik tanıma, datayı kodlama veya şifreleme /deşifreleme için vücut özelliklerini kullanan bir süreçtir. Parmak izi, retina ve iris, avuç içi izi,yüz yapısı ve ses tanıma
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Proje
Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Proje Renk ve Şekil Temelli Trafik İşareti Tespiti Selçuk BAŞAK 08501008 1. Not: Ödevi hazırlamak için
DetaylıAkademik Rapor Hazırlama ve Yazışma Teknikleri
Akademik Rapor Hazırlama ve Yazışma Teknikleri 6.DERS AKADEMİ K RAPORLARDA Ş EKİ L VE TABLO KULLANIMLARI Gündem Görsel temsil elemanları Grafikler Şekiller, diyagramlar Metinsel temsil elemanı Tablolar
DetaylıPalmSecure TM. Tahir TULGAY PalmSecure Ürün ve ĠĢ GeliĢtirme Müdürü tahir.tulgay@ts.fujitsu.com palmsecure.tr@ts.fujitsu.com
PalmSecure TM Tahir TULGAY PalmSecure Ürün ve ĠĢ GeliĢtirme Müdürü tahir.tulgay@ts.fujitsu.com palmsecure.tr@ts.fujitsu.com Neden Biyometrik? SAHĠP OLDUĞUNUZ BĠLDĠĞĠNĠZ DEĞĠġMEZ KĠMLĠĞĠNĠZ Anahtar Token
DetaylıSiberLojikCV Sayısal Görüntü İşleme Platformu
SiberLojikCV Sayısal Görüntü İşleme Platformu 1 Sayın Araştırmacı; Dünyada gelişen teknoloji ile hayatın her alanında, kendisini daha iyi hissettiren sayısal görüntü işleme yazılım algoritmaları, yaşantımızı
DetaylıTEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ
TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ FOTOGRAMETRİDE ALGILAMA SİSTEMLERİ, ÖZELLİKLERİ ve SAĞLADIKLARI VERİ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF345 TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/
DetaylıGöz Fonksiyonel & Klinik Anatomisi ve Fizyolojisi
Göz Fonksiyonel & Klinik Anatomisi ve Fizyolojisi Sağlık Bilimleri Fakültesi İş Sağlığı ve Güvenliği Bölümü Temel Anatomi ve Fizyoloji Dersi SBF 122 Öğr.Gör.Dr. Nurullah YÜCEL Fonksiyonel & Klinik Anatomisi
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,
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME Hafta Hafta 1 Hafta 2 Hafta 3 Hafta 4 Hafta 5 Hafta 6 Hafta 7 Hafta 8 Hafta 9 Hafta 10 Hafta 11 Hafta 12 Hafta 13 Hafta 14 Konu Giriş Digital Görüntü Temelleri-1
DetaylıŞABLON EŞLEME VE ÇOK KATMANLI ALGILAYICI KULLANILARAK YÜZ TANIMA SİSTEMİNİN GERÇEKLENMESİ
YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ŞABLON EŞLEME VE ÇOK KATMANLI ALGILAYICI KULLANILARAK YÜZ TANIMA SİSTEMİNİN GERÇEKLENMESİ Elektronik Mühisi Serhan TUNA FBE Elektronik ve Haberleşme Mühisliği
DetaylıDers Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Sayısal Görüntü İşleme BIL413 7 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Yok Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Seçmeli / Yüz Yüze
DetaylıSmart Dome Kamera. Day&Night Kamera LT303P-B LT303PI-B. Wall-Pendant Type Insert Type
Smart Dome Kamera LT303P-B LT303PI-B Wall-Pendant Type Insert Type 1/4" EX-View CCD Day&Night Smart Dome Kamera LG XDI DSP x27 Optik Zoom (3.25mm ~ 88.0mm) 520 TV Lines (Color ON), 570 TV Lines (Color
Detaylı8.Sayfa ve 9.Yazım 10.Belge Görünüm 11.Ekran Yakınlaştırma Sözcük Sayısı Denetimi Düğmeleri ve Uzaklaştırma
Genel Ekran Görünümü 1.Ofis Düğmesi 2.Hızlı Erişim Araç Çubuğu 3.Belge Başlığı 4.Menüler 5.Menü Şeridi 6.Kaydırma Çubuğu 7.Cetveller 8.Sayfa ve 9.Yazım 10.Belge Görünüm 11.Ekran Yakınlaştırma Sözcük Sayısı
DetaylıBİLİŞİMDE 30 YILLIK TECRÜBE
BİLİŞİMDE 30 YILLIK TECRÜBE ÖLÇSAN SEÇTIĞI UZMANLIK ALANLARINDA VIZYONER BAKIŞI, ÇÖZÜM ODAKLI ÖZGÜN YAKLAŞIMI VE 30 YILLIK TECRÜBESIYLE ÇÖZÜMLER SUNMAKTADIR. İHTIYACIN DOĞRU TESPITI İhtiyacın doğru belirlenmesi;
DetaylıSOBEL İŞLECİ KULLANILARAK RENKLİ GÖRÜNTÜLERDE KENAR BULMA. Elif AYBAR. Anadolu Üniversitesi, Porsuk Meslek Yüksekokulu, 26430, Eskişehir/Türkiye
Afyon Kocatepe Üniversitesi 8(1) Afyon Kocatepe University FEN BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF SCIENCE SOBEL İŞLECİ KULLANILARAK RENKLİ GÖRÜNTÜLERDE KENAR BULMA ÖZET Elif AYBAR Anadolu Üniversitesi, Porsuk
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME - (8.Hafta) RESMİ ALT BÖLGELERE AYIRMA
GÖRÜNTÜ İŞLEME - (8.Hafta) RESMİ ALT BÖLGELERE AYIRMA BAĞLANTILI BİLEŞEN ETİKETLEME (Çift Geçiş Metodu) Bir resim üzerindeki aynı renk koduna sahip bölgelerin ortaya çıkarılması, birbirinden ayrılması
DetaylıPVM-2551MD. 24,5 inç Full HD 2D OLED medikal monitör. Genel Bakış
PVM-2551MD 24,5 inç Full HD 2D OLED medikal monitör Genel Bakış Sony OLED'le medikal görüntülemede daha yüksek bir standart PVM-2551MD, Sony'nin benzersiz Super Top Emission OLED teknolojisine sahiptir.
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
DetaylıFotogrametride Koordinat Sistemleri
Fotogrametride Koordinat Sistemleri Komparator koordinat sistemi, Resim koordinat sistemi / piksel koordinat sistemi, Model veya çekim koordinat sistemi, Jeodezik koordinat sistemi 08 Ocak 2014 Çarşamba
DetaylıVeri ve Metin Madenciliği
Veri ve Metin Madenciliği Zehra Taşkın Veri Madenciliği Bir kutu toplu iğne İçine 3 boncuk düşürdünüz Nasıl alacağız? Fikirler? Veri Madenciliği Data Information Knowledge Veri madenciliği; Büyük yoğunluklu
DetaylıVeri ve Metin Madenciliği. Zehra
Veri ve Metin Madenciliği Zehra Taşkın @zehrataskin Büyük Veri https://www.youtube.com/watch?v=tzxmjbl-i4y Veri Madenciliği Bir kutu toplu iğne İçine 3 boncuk düşürdünüz Nasıl alacağız? Veri Madenciliği
DetaylıCanon XEED SX800. Özellikler
Canon XEED SX800 Projektörler LCOS teknolojisi ve doğal SXGA+ çözünürlükle, XEED SX800 mükemmel görüntüleri rekabetçi bir fiyatla sunar. Canon un 1,5x zoom lensi esnek yerleşim ve kusursuz görüntü geometrisi
DetaylıEkran, görüntü sergilemek için kullanılan elektronik araçların genel adıdır.
Ekran Ekran, görüntü sergilemek için kullanılan elektronik araçların genel adıdır. Ekrandaki tüm görüntüler noktalardan olusur. Ekrandaki en küçük noktaya pixel adı verilir. Pixel sayısı ne kadar fazlaysa
DetaylıBOX KAMERALAR GECE GÖRÜŞ KAMERALAR
BOX KAMERALAR ÜRÜN GÖRSELİ MODEL ÖZELLİKLER FİYAT D-116 Sesli Box Kamera 1/3 SHARP CCD Board, 480 TVL Çözünürlük 0,05 Lux Işık Hassasiyeti, Day/Night 30 $ D-117 Sesli Box Kamera 1/3 SONY CCD Board, 480
Detaylı