Ear Biometrics In Personal Identification

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2008Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2008Bu tez biyometrik tabanlı, kimlik tespitine dayalı güvenlik sistemi geliştirme fikriyle başlayan çalışmanın bir parçasıdır. Günümüzde, biyometrik tabanlı ve türleri içinde en yüksek doğruluk oranına sahip parmak izi ve iris tarama yöntemleri kriminal vakalarda ve yüksek güvenlik gerektiren tesislerde kullanılmaktatır. Yüz tanıma hala gelişmekte olan bir biyometrik yöntemidir, fakat yapılan literatür araştırmalarında ortam ışıklandırması, makyaj, verilen poz, duygusal ifadeler ve estetik operasyonlar gibi yüz görünümü üzerinde etkisi olan faktörlerin yüz tanıma probleminde doğrudan yöntemlerin başarımını azaltacak yönde etkili olduğu görülmüştür. Dolayısıyla, yüz gibi erişimi kolay fakat onun gibi gündelik hayatın makyaj, duygusal ifadeler, bıyık ve sakal bırakma gibi faktörlerinden etkilenmeyecek bir biyometrik gereksinimi ortaya çıkmıştır. Alternatif biyometriğin başarımının yüzle kıyaslanabilir mertebelerde olması gerektiği açıktır. Araştırmaların devamında, tek yumurta ikizlerinin birbirlerine ne kadar benzeseler de kulak yapılarının farklı olduğu, kulağın 3 boyutlu olsa da yüz kadar detay içermediği ve kulağın yapısı itibariyle duygusal açılımlar ifade edilirken biçimini değiştirmediği görülmüştür. Bunların ışığında, kulak yüze karşı güçlü bir alternatif biyometrik olarak ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada, literatürde önerilen yöntemler kulak resimleri üzerine uygulanmıştır. Bu yöntemler veri kümesi olarak 2 boyutlu resimleri kullanan ve veri kümesi üzerinde sınıflandırma yapan, lineer yöntemlerdir. Yapılan çalışma sonunda görülmüştür ki, PCA, FLD, FLD nın geliştirilmesiyle oluşturulan DCVA ve LPP yöntemlerinin kulak tanımadaki başarımları yüz tanımadaki başarılarından daha yüksektir. Bu yöntemlerin kulak tanımadaki doğru eşleştirme oranları, literatürde bulunan, yüz tanımadaki eşleştirme oranlarıyla karşılaştırıldıklarında daha yüksektir. Yapılan bu çalışmanın sonuçları biyometrik tabanlı kimlik tesbit yöntemleri için kulağın yüzden daha iyi bir alternatif olduğunu göstermiştir.This thesis is one of the parts of a biometric based identity verification security system development project. Today, the most successful biometric based identification technologies such as fingerprint and iris scan are used worldwide in both criminal investigations and high security facilities. Face recognition is one of the developing biometric methods; however illumination, makeup, posing, emotional expressions and face-lifting reduce the success of face recognition. A new biometric which is not effected by any of the factors above is needed. The new biometric should be as successful as face recognition. Twins are identical but their ears differ from each other, ear is also 3-dimensional but it is simpler than face and emotional expressions do not affect the ear. In the light of this, ear is a good alternative to face, as a biometric. In this study, the methods presented in the literature are tested on ear images. These methods are linear classification algorithms that work on 2D image databases. It is found out that, PCA, FLD, modified FLD which is also known as DCVA and LPP has better results at ear recognition than face recognition. Ear recognition has higher hit rates, when compared with face recognition researches that are presented in the literature previously. The results of this study proved that ear is the best alternative to face at personal identification tasks.Yüksek LisansM.Sc

Multi-Modal Biometrics Involving the Human Ear

Due to its semi-rigid shape and robustness against change over time, the ear has become an increasingly popular biometric feature. It has been shown that combining individual biometric methods into multi-biometric systems improves recognition. What features should be used, how they should be captured, what algorithms should be used, and how they should be combined are all open questions. In this paper, we discuss several existing methods of combination and the recognition rates of each. 1