BIOMETRIC IDENTIFICATION SYSTEM BASED ON HAND GEOMETRY

Abstract

Bu çalışmada, biyometrik tanımlama veya doğrulama sistemleri için el geometrisine dayanan etkili bir biyometrik yöntem sunulmuştur. Özellik vektörleri uzunluk, genişlik ve parmak alanı gibi ölçülebilir el geometrilerinden oluşturulmuştur. Gürültü azaltma için el görüntüleri alçak geçiren filtreden geçirildikten sonra, şekillerin eğrilikleri hesapmaktadır. Ardından, el imgesindeki vadileri, özellik vektörü olarak tanımlanmak üzere çıkarılır. Etkili özellikler olarak bir el şekli geometrisinden yirmi dört ölçüm kullanılmıştır. Tanıma için sınıflayıcı olarak yapay sinir ağı ve k-en yakın komşu algoritması kullanılmıtır. Deneysel sonuçlar, sinir ağı için% 95.3 ve k-en yakın komşu algoritması için % 91.2'ye doğru tanıma oranlarına ulaşmaktadır

In this study, an effective biometric method based on hand geometry is presented for biometric identification or verification systems. Feature vectors have been constructed from measurable hand geometrics such as length, width and area of fingers. After low-pass filter input hand images for noise reduction, curvature of the shapes is computed. Then, the valleys of a hand are extracted for identification as feature vector. Twenty-four measurement from a hand shape geometry are used as effective features. Artificial neural network and k-nearest neighbor's algorithm are used as classifiers for Identification. The experimental result reaches to the performance of 95.3% for neural network and 91.2% for k-nearest neighbor's algorithm as correct recognition rates.