İlgi alanları

• Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2025/r/gumushane/21671
  Evrişimli sinir ağları tabanlı süper çözünürlük yöntemleri ile avuç izi görüntü kalitesinin iyileştirilmesi

  Hüseyin Furkan Macan

  Bu tez çalışması, avuç izi tanıma sistemlerinde kullanılan biyometrik görüntülerin kalitesini iyileştirmek amacıyla, derin öğrenme tabanlı süper-çözünürlük yöntemlerinin performansını incelemektedir. Literatürde yaygın olarak kullanılan GAN, DCGAN, BGAN, BEGAN ve özellikle çekişmeli otokodlayıcı (AAE) mimarileri değerlendirilmiş; elde edilen süper-çözünürlüklü çıktılar hem PSNR gibi referanslı hem de BRISQUE gibi referanssız metriklerle analiz edilmiştir. Yapılan deneylerde, AAE modeli en başarılı sonuçları verdiğinden, geliştirme süreci bu yapı üzerine odaklanmıştır. Modelin kod çözücü kısmı konvolüsyonel katmanlarla yeniden tasarlanarak 2 kat çözünürlük artırımı sağlayacak şekilde optimize edilmiş, IIT Delhi avuç içi veri seti ile eğitilmiştir. Görüntü kalitesi iyileştirme sürecinin yalnızca görsel kaliteyi değil, aynı zamanda biyometrik tanıma doğruluğunu da artırdığı yapılan testlerle ortaya konmuştur.

  RDL DOI10.71008/gumushane.thesis.2025.122indekslendi
  İncele
• BildiriAçık Erişim2024/r/gumushane/12679
  Super-Resolution Based ROI Enhancement Approaches for Palmprint Recognition; [Avu Izi Tanima I in S per z n rl k Tabanli ROI Iyilestirme Yaklasimlari]

  MacAn, Huseyin Furkan; Bingol, Ozkan; Turk, Salih; Ekinci, Murat

  The sizes of regions of interest (ROI) obtained from images captured by cameras in palmprint recognition may vary depending on the camera specifications and the position of the hand. The regions of interest that recognition systems can use are typically rescaled through interpolation techniques and then defined as inputs to the system. In such cases, there may be some loss of biometric data. This study aims to enhance the quality of the palmprint ROI images, which are critical for palmprint recognition systems. To achieve this, various super-resolution techniques were employed to reconstruct low-resolution ROI images to the target sizes while preserving the distinctiveness of their biometric features. This approach is designed to optimize recognition accuracy and improve data reliability in palmprint recognition processes.

  İncele