Matematiksel biçimbilim ile çevrim-dışı imza tanıma

dc.contributor.advisorAptoula, Erchan
dc.contributor.authorSisnelioğlu, Serkan
dc.date.accessioned2024-05-27T22:46:52Z
dc.date.available2024-05-27T22:46:52Z
dc.date.issued2014
dc.departmentFen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractBu çalışma, matematiksel biçimbilim (mathematical morphology) teknikleri kullanılarak bir veya birkaç gerçek imza örneği elimizdeyken, üçüncü bir imza örneğinin kime ait olduğunu saptamaya yöneliktir. Karşılaşılan yöntemlerin çoğunda imza görüntüsü, imza tanıma ve karşılaştırma işleminden önce ön işlem adımlarından geçer. İmza görüntüsünün ön işlemden geçmesi ile işlem yapılacak tüm imza görüntüleri belli bir standarda getirilmiş olur. Ön işlem adımından sonra uygun teknik kullanılarak görüntünün öznitelik yöneyleri oluşturulur. Önerilen çözümde ön işlem adımından sonra matematiksel biçimbilim teknikleri olan açılım (opening) ve kapanım (closing) ile birlikte matematiksel biçimbilim gradyan, iç (internal) gradyan, dış (external) gradyan ve Robert operatörü kullanılmıştır. Bu teknikler kullanılarak beş farklı yöntem ile öznitelik yöneyleri çıkartılmıştır. Son aşamada her öznitelik yöneyi için farklı sınıflandırma yöntemleri kullanılarak sonuçlar elde edilmiş ve karşılaştırmalar yapılmıştır.
dc.description.abstractThis study aims to determine; when using one or more real signature samples, where the third signature sample belongs to whom; by using mathematical morphology techniques. Many of the processes encountered in the signature image, pass through the pre-processing steps before signature recognition and verification steps. Passing pre-processing steps brings a certain standard to all images in signatures. After pre-processing step, feature vectors of the image are generated with using the appropriate techniques. In suggested solution, after pre-processing step, mathematical morphology techniques that are opening and closing along with using morphology gradient, internal gradient, external gradient and Robert operators were used. As the final stage, the results obtained with using different classification methods for each attribute vector, and comparisons were made.en_US
dc.identifier.endpage93en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=WY5CM7tPNE2z_YM6pBu0typo-n1hChXglbVDyp7GkqEQ0_xXRev6Aj5_lLugD51o
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14517/3323
dc.identifier.yoktezhttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=WY5CM7tPNE2z_YM6pBu0typo-n1hChXglbVDyp7GkqEQ0_xXRev6Aj5_lLugD51o
dc.language.isotr
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
dc.subjectMatematiksel morfoloji
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.subjectSayısal görüntü işleme
dc.subjectMathematical morphologyen_US
dc.subjectDigital image processingen_US
dc.subjectSayısal imza
dc.subjectDigital signatureen_US
dc.titleMatematiksel biçimbilim ile çevrim-dışı imza tanıma
dc.titleMathematical morphology applied to off-line signature verificationen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Files