• Dr. Ali Akdeniz kullanıcısının profil fotoğrafı

    Dr. Ali Akdeniz Serbest Kürsü grup logosuSerbest Kürsü grubunda bir güncelleme yayınladı 9 yıl 11 ay önce



    SİBER GÜVENLİKTE BİYOMETRİK SİSTEMLER VE YÜZ TANIMA
    Süleyman FİLİZ (Yüksek Lisans Tezi)
    GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM ENSTİTÜSÜ Nisan 2013
    ÖZET: Globalleşen ve dijital ağların yaygınlaştığı dünyamızda insanların hayatında teknoloji giderek artan bir oranda yer almaya devam etmektedir. Bu sistemlerin güvenliğinin sağlanması büyük önem taşımaktadır. Elektrik, elektronik sistemler, internet, intranet, bilgi ve bilişim sistemleri güvenliği ile ilgili her şey ve bu kapsamda alınan her türlü güvenlik önlemi siber güvenlik olarak ifade edilmektedir.
    Siber güvenliğin kapsadığı alanlardan biri olan ve insanları farklı kılan ölçülebilir psikolojik veya davranışsal özelliklerin kimlik tespit amacıyla kullanıldığı biyometrik sistemler hızla yaygınlaşmaktadır. Özellikle otomatik kimliklendirme yaparak giriş çıkış kontrolünde kullanımı ön plandadır. Biyometrik sistemlerden olan yüz tanıma ise günümüzde halen üzerinde çalışılan bir konudur. Bu tezde yüz tanıma ile ilgili daha iyi sonuçlar elde etmek için yeni yaklaşımlar incelenmiş ve yüz tanıma işlemini gerçekleştiren bir yaklaşım geliştirilmiştir.
    Özellikler, nesne tanımanın temel unsurlarıdır. Bu nedenle, bir yüzü tanımlamak için yüz tanıma sürecinde, hangi özelliklerin verimli kullanıldığını bilmek gerekir. Bu kapsamda birçok yaklaşımın yanında, SIFT algoritması yüz v tanıma amaçlı özellikle yüz bölgesindeki etkin değişmez özellikleri bulmak için kullanılmıştır. Bu tezde, siber güvenlik, biyometrik yöntemler ve yüz tanıma problemi üzerinde araştırma yapılarak, kullanılan temel yöntemler incelenmiştir. Nesne eşleştirmede kullanılan yöntemlerden biri olan SIFT yöntemi yüz tanıma amacıyla farklı yüz veritabanlarında ve farklı şekillerde denenmiştir.
    SONUÇLAR VE ÖNERİLER
    Bu araştırmada, yüz tanıma problemi için iki ana yaklaşım üzerinde araştırma yapılmıştır. SIFT ve SVM algoritmasına dayalı bir yüz tanıma sistemi önerilmiştir. Bu algoritmalar yaptığım çalışmalar neticesinde daha doğru sonuçlar elde etmemden dolayı tercih edilmiştir. Ayrıca güçlü bir yüz tanıma sistemi aşağıda belirtilen özelliklerden etkilenmemesi gerektiğinden bu yöntemler seçme nedenimi oluşturmuştur.
    – Işık kaynağındaki değişimler
    – Başın açısından ve oranından
    – Yüzde bulunan gözlük ve sakal gibi detaylardan
    – Yüz arka zemininden
    Bu çalışmada önerilen yüz tanıma sistemi, yüz arka zemininden ve kafa açısından oldukça fazla miktarda etkilendiği deneyimler sonucu görülmüştür. Doğru tanıma oranı seçilen mesafe oranına göre değişmektedir. Örneğin 0.7 civarı mesafe oranlarında daha başarılı sonuçlar elde edildiği gözlemlenmiştir. Tabi mesafe oranının yanında diğer yaklaşımlarda tanıma başarı oranı artırmaktadır. Ayrıca SVM yöntemini eğitiminde kullanılan yüz ve yüz olmayan resim veritabanları ne kadar çok örnek üzerinden seçilirse daha iyi sonuçlar elde edildiği gözlemlenmiştir.
    Bu tezde yapılan çalışmanın geliştirilmesi için aşağıdaki işlemler yapılabilir:
    -Hibrit yaklaşımlar : Çalışmamızda önerilen yüz tanıma algoritması için SIFT ve SVM yöntemi kullanılmıştır. Fakat yüz bölgesini daha iyi tespit edecek yaklaşımlar ile birlikte kullanılırsa daha iyi sonuçlar elde edilebilir.
    – YCbCr eşikleme ve morfolojik işlemler : Özellikle yüz resminin arka planını yok edip aydınlanma etkisinden azaltmak için yüz resmini YCbCr formatına çevirip bir takım eşik değerleri bulunarak yüz resmi tespit edilebilir. Ayrıca bu yöntem ile aydınlatma etkisi azaltılmış olur. Bulunan yüz bölgesini daha belirginleştirmek ve ışık, bozulma etkilerini azaltmak için morfolojik işlemlerden geçirilen yüz resimlerinde SIFT ve SVM yöntemimiz daha iyi sonuçlar elde edilebilir. 47
    – Farklı görünümlerden tanıma: Bu tezde yapılan çalışma, yüzün ön yüz görünümü için çalışmaktadır. Yapay sinir ağları ile yüzün yönü tespit edilerek en uygun tanıma sistemi seçilebilir.
    – Kamera ve tarayıcı desteği : Şu anda yüz resimleri bilgisayardaki dosyalardan alınmaktadır. Tarayıcı yardımıyla herhangi bir resim taranarak tanıma işlemi yapılabilmesi büyük kolaylık sağlayacaktır. Ayrıca güvenlik kameralarının görüntülediği ortamlarda sistemde tanımlı bir kişi görüntüye girdiğinde uyarı verilmesi sağlanabilir