FBE- Elektronik Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Yazar "10003608" ile FBE- Elektronik Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeArm Tabanlı Gömülü Sistemlerde Kulak Tanıma Sisteminin Gerçeklenmesi(Fen Bilimleri Enstitüsü, ) Kaçar, Ümit ; Kırcı, Mürver ; 10003608 ; Elektronik Mühendisliği ; Electronics EngineeringGünümüzde teknolojinin gelişmesi ile beraber biyometrik sistemler önem kazanmıştır. Şifre, pin gibi insanın unutabileceği ve çalınması kolay güvenlik sistemlerin yerini yavaş yavaş biyometrik sistemler almaya başlamıştır. Parmak, iris, avuç içi ve yüz gibi birçok biyometrik sistem üzerinde çalışmalar yapılmıştır. Özellikle son zamanlarda temassız biyometrik sistemlerin önemi daha fazla artmıştır. Temassız biyometrik sistem olan yüzün jest, mimik, makyaj vb. sebeplerden dolayı değişikliğe uğraması tanıma oranını azaltmaktadır. Bu sebeple başka bir temassız tanıma sistemi olan kulak tanıma sistemi ön plana çıkmaya başlamıştır. Kulağın yüze göre düşük uzaysal çözünürlüğe sahip olması, renk dağılımın daha düzenli olması, ışık değişimine göre daha az etkilenmesi, arka plan görüntüsünün belli olması ve jest, mimik, makyaj vb. sebeplerden dolayı değişikliğe uğramaması gibi üstünlükleri vardır. Kulak tanıma sistemleri için bilgisayar ortamında birçok algoritma geliştirilmiş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Ancak gömülü sistemde gerçekleştirilen kulak tanıma sistemi çok azdır. Bu tez çalışmasında kulak tanıma sistemi, görüntü işleme için kullanılan diğer gömülü sistemlere göre daha küçük hafıza ve daha yavaş işlemci hızına sahip olan ARM tabanlı STM32 Cortex-M4 mikromedia kartı ile gerçekleştirilmiştir. Kartın avuç içine sığacak kadar küçük olması, kullanıcı için arayüz oluşturabilme özelliği, düşük güç tüketimi, dokunmatik ekrana sahip olması ve prototip bir yapıda olması ticari uygulamalar için de ideal bir durum sağlamıştır. Kulak tanıma sistemi için PCA ve DCVA olmak üzere iki yöntem kullanılmış ve birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Bu yöntemlerin gömülü sistemlerde gerçeklenmesi için en önemli problem özdeğer ve özvektör çözümüdür. Bunun için de Jacobi ve QR olmak üzere iki algoritma kullanılmıştır. Jacobi algoritmasının QR algoritmasından daha hızlı ve doğru bir şekilde özdeğer ve özvektör problemini çözdüğü gösterilmiştir. Yöntemlerin karşılaştırılması önce Matlab programında yapılmış sonra diğerine göre daha iyi yöntem olan Jacobi algoritması kullanarak PCA ve DCVA uygulaması gömülü sistemde gerçekleştirilmiştir. Test sonuçlarında Matlab programı ile bulunan değerlere çok yakın değerler bulunmuştur. Böylece sistemin doğruluğu da gösterilmiştir. Ayrıca gömülü sistemde gerçekleştirilen kulak tanıma sistemi gerçek kulak görüntüsü ile test edilmiş ve sistemin başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.