Temel Bileşen Analizi Ve Fısher Doğrusal Ayırıcılar Yöntemleri İle Kulak Biyometrisi

Abstract

Bu teze konu olan çalışmada, kulak biyometrisi kullanarak herhangi bir bilgisayara ya da bir platforma bağlı olmadan çalışabilen bir tanıma sistemi tasarlanmıştır. Tasarımda temel alınan tanıma algoritma ve yöntemleri, Temel Bileşen Analizi ve Fisher Doğrusal Ayırıcılar Yöntemi’dir. Sistem gerçeklenmesinde kullanılan malzemelerden ilki, MikroElektronika firmasına ait, ARM teknolojisi tabanlı, STM32 M4 mikro kontrolör kartıdır ve cortex M4 teknolojisiyle donatılmıştır. Kullanılan kamera elemanı ise, 4D Systems firması tarafından üretilen μCAM Serial JPEG Camera Module’dür. Kamera, bir çok çözünürlük ve formatı desteklemesinin yanısıra, mikro denetleyici kartının işleyebileceği özellikte resimler de sağlayabilmektedir. Bilgisayar ortamında yapılan denemeler neticesinde elde edilen sonuçlar, sistemin gerçeklenmesine ışık tutmuş, kulak biyometrisinin de tanıma sistemlerinde kullanılabileceğini göstermiştir. Gerçekleme sonunda elde edilen sonuçlar da, bilgisayardan bağımsız bir tanıma sistemi için yeterli doğruluklar vermiş, bilgisayar ortamında elde edilen tanıma oranlarına paralel sonuçlar elde edilmiştir.

In this thesis, a fully embedded recognition system is designed independent from a regular PC or a platform and also without an operation system such as Lınux, Windows, etc. There are lots of algorithms which can be used for a recognition system but in this work, Principal Component Analysis (PCA) and Fisher’s Linear Discriminant Analysis (FLDA) are used. Realization of the system is done with 2 main elements. First of them is a microcontroller circuit card which is produced by MikroElektronika company. The microcontroller is called STM 32 M4. The second element of this system is called as μCAM Serial JPEG Camera Module and is produced by 4D Systems company. It can provide many kinds of pictures with different resolutions, but the one which is used in this work is 80x60 raw images. The results on computer leads the implementation of this system. It shows that ear biometric can be used in human recognition. And the results of the implemented system provides the recognition rates well enough for a recognition system and the rates are similar with the computer experiments.