Dinamik ve antropometrik parametreler kullanılarak yürüyüş özelliklerinin çıkartılması ve kimlik tespiti
Küçük Resim Yok
Tarih
2018
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Karabük Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Biyometri, bireylerin kişisel veya davranışsal özelliklerinin çıkartılmasıyla ilgilenen bir çalışma alanıdır. Bu alanda yapılan çalışmalar, başta güvenlik olmak üzere biyometrik özelliklerin kullanıldığı çalışma alanlarına katkı sağlamayı amaçlamaktadır. Son yıllarda, kamera ve bilgisayar görü sistemlerinin gelişmesi ile birlikte biyometrik özelliklerin elde edilmesi kolaylaşmıştır. Özellikle, derinlik algısına sahip üç boyutlu görü sistemlerinin geliştirilmesi ile birlikte elde edilen biyometrik özelliklere yenileri eklenmiştir. Bunlardan birisi de her kişiye özgü ayrı bir karakteristiğe sahip inşan yürüyüşüdür. İnsan yürüyüşünün belirli bir desene sahip olması, yürüyüş özellikleri ile kimlik tespiti yapılabilmesine imkân sağlamaktadır. Bu sebeple, insan yürüyüşünün biyometrik olarak ayırt edici bir özelliğe sahip olması güvenlik alanında çalışma yapanların ilgisini çekmiştir. Güvenlik alanında yapılan çalışmalar, kimlik tespiti için sadece kamera ve sensör verilerinin yeterli olmadığını ortaya koymaktadır. Bu tez çalışmasında, yürüyüş özellikleri kullanılarak kimlik tespiti yapılmıştır. Yürüyüş özellikleri, Microsoft Kinect sensör ile 100 farklı öğrenciden toplanmıştır. Yürüyüş özellikleri olarak dinamik yürüyüş parametreleri kullanılmış ve bunun yanında antropometrik parametreler ile desteklenmiştir. Bu sayede, hareket etmeyen bir insanın da kimliğinin tespit edilmesi amaçlanmıştır. Geliştirilen sistemde, antropometrik ve dinamik yürüyüş parametrelerinin kimlik tespiti için uygun olması amacıyla Kinect sensörün yazılımsal olarak kalibrasyonu yapılmıştır. Yapılan kalibrasyon ile birlikte elde edilen antropometrik ve dinamik yürüyüş parametreleri kimlik tespiti için uygun hale getirilmiştir. Çalışma kapsamında, kimlik tespiti yapmak amacıyla elde edilen antropometrik ve dinamik yürüyüş parametreleri üzerinde KNN sınıflandırma algoritması uygulanmıştır. Sınıflandırma işlemi sonucunda, dinamik parametreler ile 100 kişi üzerinden %65 doğruluk oranıyla kimlik tespiti sağlanmıştır. Dinamik ve antropometrik parametreler kullanıldığında ise bu başarım oranı %81 olarak tespit edilmiştir. Son olarak, antropometrik parametreler kullanılarak yapılan sınıflandırma işleminde ise %89 başarım oranına ulaşılmıştır. Çalışma sonucunda, antropometrik parametreler kullanılarak gerçekleştirilen kimlik tespiti uygulamasının dinamik parametrelere göre daha başarılı olduğu gözlenmiştir.
iometry is a study field that working on about characteristic and behavioral properties of individuals. Particularly security field in performed studies in this field, purpose to contribute studies which is using biometric parameters. In last decade, gathering of biometric parameters have been easier by improvement of camera and computer vision systems. Especially, new biometric information types have been obtained by development of 3d vision systems that includes depth sense feature. One of these parameter is human gait that has individual characteristic. Since the human gait has a individual pattern, it allows performing person identification by using gait patameters. Therefore, individual characteristic of human gait attracted by who have been performing studies in security field. The studies have been performed in security field reveal that gathered data from camera and sensors is not enough. In this study, person identification is performed by using human gait parameters. Gait parameters is collected from 100 students with Microsoft Kinect sensor. Dynamic gait parameters are used as gait properties and supported by anthropometric parameters. Thus, intended to perform of identification of motionless persons. In developed system, Kinect sensor's software calibration is implemented to make anthropometric and dynamic gait parameters suitable for person identification. After sofware calibration of Kinect sensor, anthropmetric and dynamic gait parameters made suitable for person identification successfully. Scope of study, KNN classification algorithm has been applied over anthropometric and dynamic gait parameters which obtained fort he purpose of person identification. As a result of classification algorithm, %65 accurate rate is achieved over 100 individuals by using dynamic gait parameters. Besides, it ascended to %89 by usage of anthropometric parameters. Finally, accuracy rate was observed as %81 by usage of anthropometric and dynamic gait parameters. As a result of this study, application of person identification by using anthropometric parameters has higher accuracy rate than dynamic parameters.
iometry is a study field that working on about characteristic and behavioral properties of individuals. Particularly security field in performed studies in this field, purpose to contribute studies which is using biometric parameters. In last decade, gathering of biometric parameters have been easier by improvement of camera and computer vision systems. Especially, new biometric information types have been obtained by development of 3d vision systems that includes depth sense feature. One of these parameter is human gait that has individual characteristic. Since the human gait has a individual pattern, it allows performing person identification by using gait patameters. Therefore, individual characteristic of human gait attracted by who have been performing studies in security field. The studies have been performed in security field reveal that gathered data from camera and sensors is not enough. In this study, person identification is performed by using human gait parameters. Gait parameters is collected from 100 students with Microsoft Kinect sensor. Dynamic gait parameters are used as gait properties and supported by anthropometric parameters. Thus, intended to perform of identification of motionless persons. In developed system, Kinect sensor's software calibration is implemented to make anthropometric and dynamic gait parameters suitable for person identification. After sofware calibration of Kinect sensor, anthropmetric and dynamic gait parameters made suitable for person identification successfully. Scope of study, KNN classification algorithm has been applied over anthropometric and dynamic gait parameters which obtained fort he purpose of person identification. As a result of classification algorithm, %65 accurate rate is achieved over 100 individuals by using dynamic gait parameters. Besides, it ascended to %89 by usage of anthropometric parameters. Finally, accuracy rate was observed as %81 by usage of anthropometric and dynamic gait parameters. As a result of this study, application of person identification by using anthropometric parameters has higher accuracy rate than dynamic parameters.
Açıklama
Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
