dc.contributor.advisor |
Chefranov, Alexander |
|
dc.contributor.author |
Mohammed, Mohemmed Osman |
|
dc.date.accessioned |
2018-07-27T05:24:10Z |
|
dc.date.available |
2018-07-27T05:24:10Z |
|
dc.date.issued |
2017-02 |
|
dc.date.submitted |
2017-02 |
|
dc.identifier.citation |
Mohammed, Mohemmed Osman. (2017). Parametric Real Face Images Detection System (RFIDS) Using Multiple Classifiers. Thesis (M.S.), Eastern Mediterranean University, Institute of Graduate Studies and Research, Dept. of Computer Engineering, Famagusta: North Cyprus. |
en_US |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/11129/3890 |
|
dc.description |
Master of Science in Computer Engineering. Thesis (M.S.)--Eastern Mediterranean University, Faculty of Engineering, Dept. of Computer Engineering, 2017. Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Alexander Chefranov. |
en_US |
dc.description.abstract |
Recently biometric researches against spoofing attacks has been an important role of
study, today we can examine the improvement of this biometric security technology
against challenging methods such as spoofing attacks.
In this thesis software-based approach is presented based on image quality
assessments (IQA) to discriminate real genuine face images from impostor samples,
a liveness assessment method is added to the present system to ensure friendly use,
processing speed, and non-intrusive biometric system.
The proposed method RFIDS uses 15 image quality features to decrease the level of
complexity and make the system applicable for real-time applications. The
experimental results achieved from this implemented work on an available dataset
generates a high degree of positive detection compared to other existing methods and
that the 15 image quality measures (parameters) are efficient in classifying real faces
from printed impostor samples. There are some useful information retrieved from
real images using IQA that makes the system capable enough to discriminate them
from printed traits.
Keywords: Image quality assessment, biometric, real and spoof face detection. |
en_US |
dc.description.abstract |
Öz: Gerçek ve sahte yüz görüntüleri arasında ayrım yapmak, biyometrik kimlik
doğrulama araştırmalarında önemli bir yer tutmuştur ve son zamanlarda biyometrik
sistemlerde koruma geliştirmek için bu alan üzerinde araştırmalar yapılmıştır.
Bu tezde, yazılım tabanlı yaklaşım olarak Görüntü Kalitesi Değerlendirme (IQA)
yöntemteri kullanilmistir Gerçek orijinal yüz imgelerini sahte örneklerden
ayırabilmek için, kolay kullanım, işleme hızı ve müdahaleci olmayan biyometrik
sistemi sağlamak için mevcut sisteme bir “canlılık değerlendirme yöntemi”
eklenmiştir.
Önerilen yöntem, karmaşıklık seviyesini azaltmak ve sistemi gerçek zamanlı
uygulamalar için uygun hale getirmek için 15 görüntü kalitesi özelliğini
kullanmaktadır. Literatürde kullanılan bir veri kümesi üzerinde uygulanan bu
çalışmadan elde edilen deneysel sonuçlar, diğer mevcut yöntemlere kıyasla yüksek
derecede pozitif algılama üretir ve 15 görüntü kalitesi ölçütü, basılı sahte örneklerden
gerçek yüzleri sınıflandırmada verimli olur. IQA kullanarak gerçek görüntülerden
elde edilen bazı bilgiler, onları, basılı görüntülerden ayırt edebilecek kadar sistemi
yeterli kılan bir yapıya getirmiştir.
Anahtar Kelimeler: Görüntü kalitesi değerlendirmesi, biyometri, gerçek ve sahte
yüz saptama |
en_US |
dc.language.iso |
eng |
en_US |
dc.publisher |
Eastern Mediterranean University (EMU) - Doğu Akdeniz Üniversitesi (DAÜ) |
en_US |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
en_US |
dc.subject |
Computer Engineering |
en_US |
dc.subject |
Computer Vision |
en_US |
dc.subject |
Image Processing |
en_US |
dc.subject |
Image Quality Assessment |
en_US |
dc.subject |
Biometric |
en_US |
dc.subject |
Real and Spoof Face Detection |
en_US |
dc.title |
Parametric Real Face Images Detection System (RFIDS) Using Multiple Classifiers |
en_US |
dc.type |
masterThesis |
en_US |
dc.contributor.department |
Eastern Mediterranean University, Faculty of Engineering, Dept. of Computer Engineering |
en_US |