Matematiksel biçimbilim ile çevrim-dışı imza tanıma

dc.contributor.advisor Aptoula, Erchan
dc.contributor.author Sisnelioğlu, Serkan
dc.date.accessioned 2024-05-27T22:46:52Z
dc.date.available 2024-05-27T22:46:52Z
dc.date.issued 2014
dc.department Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstract Bu 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.abstract This 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.endpage 93 en_US
dc.identifier.uri https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=WY5CM7tPNE2z_YM6pBu0typo-n1hChXglbVDyp7GkqEQ0_xXRev6Aj5_lLugD51o
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.14517/3323
dc.identifier.yoktez https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=WY5CM7tPNE2z_YM6pBu0typo-n1hChXglbVDyp7GkqEQ0_xXRev6Aj5_lLugD51o
dc.language.iso tr
dc.subject Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
dc.subject Matematiksel morfoloji
dc.subject Computer Engineering and Computer Science and Control en_US
dc.subject Sayısal görüntü işleme
dc.subject Mathematical morphology en_US
dc.subject Digital image processing en_US
dc.subject Sayısal imza
dc.subject Digital signature en_US
dc.title Matematiksel biçimbilim ile çevrim-dışı imza tanıma
dc.title Mathematical morphology applied to off-line signature verification en_US
dc.type Master Thesis en_US

Files