Master'sOpen Access

Mikroservis ile görüntü işleme tabanlı kimlik tanıma ve canlılık analiz sistemi

2024
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Ali Hakan Işık

Abstract (TR)

Dijital kimlik doğrulama, bireylerin veya sistemlerin dijital ortamlarda kimliklerini tespit etmek ve doğrulamak için kullanılan bir süreçtir. Bu süreç, genellikle kullanıcı adları, parolalar, biyometrik veriler (parmak izi, yüz tanıma, retina tarama gibi), tek kullanımlık şifreler ve diğer güvenlik protokollerini içerir. Çevrimiçi hesaplar, finansal işlemler, sağlık kayıtları ve diğer dijital platformlarda güvenliği artırmak için yaygın olarak kullanılan dijital kimlik doğrulama yöntemleri, kullanıcı bilgilerini koruyarak yetkisiz erişimlere karşı savunma sağlamayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada, Türkiye Cumhuriyet Kimlik Kartı görüntülerinden kart bilgilerinin optik karakter tanıma yöntemiyle çıkarılması hedeflenmiştir. Ayrıca, kimlik kartında bulunan yüz görüntüsü ile kart sahibinin kimlik kartını tanıyan kişi olup olmadığını belirlemek için yüz benzerlik analizi ve canlılık analizi yapılmıştır. Görüntü iyileştirmesi için CURL derin öğrenme mimarisi kullanılmış, ardından YOLOv8 Örnek Segmentasyonu ile kimlik kartının konumu %99,2 mAP skoru ile belirlenmiştir. Dışbükey noktalar üzerinden maksimum alanı tespit eden bir arama algoritması geliştirilmiş ve bu algoritma genetik algoritma ile optimize edilmiştir. Kimlik kartındaki Türk Bayrağı ve yüz görüntüsü tespit edilmiş, perspektif düzenlemesi yapılarak kartın köşe noktaları belirlenmiştir. Türk Bayrağının tespiti için YOLOv8 nesne tespiti modeli %97,6 mAP skoru ile eğitilmiştir. Metin tespiti için CRAFT modeli kullanılmış, ardından Otsu yöntemi ile optimal eşik değeri tespiti yapılmıştır. Görüntü kalitesini artırmak için Görüntü Süper Çözünürlüğü (ISR) modelleri kullanılmış ve TesseractOCR, DonutOCR ve TrOCR modelleri ile metin okuma işlemi gerçekleştirilmiştir. Yüz tanıma ve benzerlik analizi için RetinaNet + Arcface modeli kullanılmış, canlılık analizi için poz tahminleme mimarisi olan 6DRepNet modeli kullanılmıştır. Sistemin mikroservis mimarisine göre tasarımı tamamlanmıştır. Yapılan sistemin performansları çalışmada sunulmuştur.

Author

Dr. Ömer Can Eskicioğlu

How to Cite

Ömer Can Eskicioğlu (Yüksek Lisans Tezi). Mikroservis ile görüntü işleme tabanlı kimlik tanıma ve canlılık analiz sistemi, 2024, Burdur Mehmet Akif Ersoy University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Burdur Mehmet Akif Ersoy University