Mikroservis ile görüntü işleme tabanlı kimlik tanıma ve canlılık analiz sistemi
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (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.
Yazar
Ömer Can Eskicioğlu
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Ömer Can Eskicioğlu (Yüksek Lisans Tezi). Mikroservis ile görüntü işleme tabanlı kimlik tanıma ve canlılık analiz sistemi, 2024, Burdur Mehmet Akif Ersoy University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Burdur Mehmet Akif Ersoy University tezlerinden daha fazlası
- Türk tasavvuf şiirinde sayıların sırrı(2025)
- XIX. yüzyılın ilk yarısında Tefenni kazasında yerleşme ve nüfus(2021)
- Ortaokul matematik öğretmen adaylarının çevre ve matematik eğitimi entegrasyonuna yönelik tutum ve öz-yeterlik algıları(2025)
- Ergenlerde yılmazlığın akran ilişkisi ve bağlanma stilleri açısından incelenmesi(2019)
- Kuraklık stresine maruz bırakılan biberde (Capsicum annuum L.) eksojen strigolakton uygulamasının fizyolojik ve biyokimyasal etkileri(2023)
- Görsel sanatlar dersi kapsamında öğrenci uygulamalarının göstergebilimsel analizi(2023)
