Security is one of the major concerns of human beings in the 21st century. Many
forensic and governmental sections now have trusted biometric systems to provide
high levels of security for them. Lots of researchers have also worked on many
different biometric modalities to both ensure the security and the convenience of the
end-users. Nowadays, concerning the magnificent potentials of hand based
biometrics, they are a trending choice for a wide range of applications since it is
commonly accepted by the society and is not considered to be intrusive while it can
offer plenty of features that are abundant to identify humans on a large scale. This
thesis uses three different hand-based biometric modalities, namely palmprint, palm
vein, and dorsal hand vein to create a secure, efficient, and accurate multimodal
hand-based biometric system. Additionally, four different feature extraction methods,
namely Principal Component Analysis (PCA), Local Binary Patterns (LBP), Scale
Invariant Feature Transforms (SIFT) and Speeded-Up Robust Features (SURF), are
exploited to perform person identification. Experiments are conducted on the CASIA
palmprint database, Tongji palm vein database, and Bosphorus dorsal vein database.
Unimodal and multimodal experimental results are presented on all databases.
Moreover, we propose a new multimodal method on palmprint, palm vein, and dorsal
hand vein biometrics employing Feature-Level Fusion and Decision-Level Fusion
techniques. Finally, the results are presented on six different datasets obtained from
the aforementioned palmprint, palm vein, and dorsal vein databases.
Keywords: Person Identification, Biometrics, Palmprint Biometrics, Palm Vein
Biometrics, Dorsal Vein Biometrics, Information Fusion.
ÖZ:21. yüzyılda insanlığı etkileyen en önemli şeylerden biri de güvenliktir. Birçok adli
tıp ve devlet biriminin yüksek seviyede güvenlik sağlamak için güvenilir biyometri
sistemleri vardır. Çoğu araştırmacı, güvenliği sağlamak ve kullanıcıların hayatını
kolaylaştırmak için farklı biyometrik özellikler üzerinde çalışmışlardır. Bugünlerde,
ele dayalı biyometrik özelliklerin yüksek potansiyeli göz önüne alındığında, el
biyometrisinin geniş çaplı uygulamalar için tercih edilen bir seçenek olduğu
gözlemlenmektedir. Ayrıca, el biyometrisi geniş çapta insan tanıma işlemi için
birçok özellik içerir, toplum tarafından yaygın olarak kabul edilir ve güvenilirdir. Bu
tezde, güvenilir, etkili ve doğru çalışan ele dayalı çoklu bir biyometri sistemi
yaratmak için avuçiçi, avuçiçi damarları ve el üst damarları kullanılmıştır. Ana
Bileşenler Analizi (PCA), Yerel ikili Örüntü (LBP), Ölçekten Bağımsız Öznitelik
Dönüşümü (SIFT) ve Hızlandırılmış Sağlam Öznitelikler (SURF) gibi dört değişik
öznitelik çıkarma yöntemi de insan tanıma için kullanılmıştır. Deneyler, CASIA
avuçiçi veritabanı, Tongji avuçiçi damar veritabanı ve Bosphorus el üst damarları
veritabanı üzerinde yapılmıştır. Tekli ve çoklu biyometriğe dayalı deney sonuçları
tüm veritabanları üzerinde sunulmuştur. Buna ek olarak, Öznitelik-Seviyesi
Kaynaşımı ve Karar-Seviyesi Kaynaşımı teknikleri kullanılarak, avuçiçi, avuçiçi
damarları ve el üst damarları birleştirilip, yeni çoklu bir yöntem önerilmiştir. Son
olarak, bahsedilen avuçiçi, avuçiçi damarları ve el üst damarları veritabanlarından
elde edilen altı farklı veri kümesi üzerinde sonuçlar sunulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Insan Tanıma, Biyometri, Avuçiçi Biyometrisi, Avuçiçi Damar
Biyometrisi, El Üst Damar Biyometrisi, Bilgi Kaynaşımı.
