You are here

BİYOMETRİK GÜVENLİK SİSTEMLERİ VE YÜZ TANIMAYA DAYALI ÇEVRİMİÇİ SINAV SİSTEMİ

BIOMETRIC SECURITY SYSTEMS AND FACE RECOGNITION BASED ONLINE EXAM SYSTEM

Journal Name:

Publication Year:

Keywords (Original Language):

Abstract (2. Language): 
In this study, an identification application based on face recognition is developed to prevent students from substituting others in online exams. Principally user information consisting data’s such as name, surname and face image is saved on database. During the exam the face image of the user is taken by webcam and compared by the saved image data. Students’ entry to exam will be accepted or denied according to the comparison result. Face recognition system is used in this study because almost every PC have web cam, face recognition is one of the most reliable biometric systems and also it is easy to use. In this study, eigenfaces method is used for automatic face recognition and considerably high success is achieved.
Abstract (Original Language): 
Bu çalışmada, çevrimiçi sınavlarda bir başkasının yerine sınava girişin önlenmesi amacıyla yüz tanımayla kimlik tespiti yapan bir uygulama geliştirilmiştir. Öncelikle ad, soyad ve yüz görüntüsü gibi verilerden oluşan kullanıcı bilgisi veri tabanına kaydedilmektedir. Sınav zamanında, kullanıcıdan web kamera yoluyla alınan yüz görüntüsü, veri tabanına daha önceden kaydedilen yüz görüntüsü ile karşılaştırılmaktadır. Karşılaştırma sonucuna göre kişi sınava alınmakta ya da alınmamaktadır. Günümüzde, hemen hemen her bilgisayarda bir web kamera olması, yüz tanımanın en güvenli biyometrik sistemlerinden biri olması ve kullanımı kolay olması nedeniyle bu çalışmada yüz tanıma sistemi kullanılmıştır. Bu çalışmada, otomatik insan yüzü tanımak için Özyüz yöntemi kullanılmış olup oldukça yüksek başarım elde dilmiştir.

REFERENCES

References: 

Alpaydın, E. (2012). Yapay Öğrenme. İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi.
Belhumeur, P., Hespanha, J., & Kriegman, D. (1997). Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using Class Specific
Linear Projection. IEEE Transaction On Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(7), 711 - 720.
Brunelli, R., & Poggio, T. (1992). Face recognition through geometrical features.
Brunelli, R., & Poggio, T. (1993). Face recognition: Features versus templates. IEEE Transaction on Pattern
Analysis and Machine Intelligence, 15, 1042-1053.
Brunelli, R., & Poggio, T. (1995). Template Matching: Matched Spatial Filters and Beyond. IRST Tech. Rep.
Erdoğan, A. Y. (2010). Yüz Tanımada Özyüz ve Fisher Yüz Algotimalarının İncelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, 28.
Ankara: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
Erişti, E. (2010). Görüntü İşlemede Yeni Bir Soluk, OPENCV. Akademik Bilişim’10, (s. 223-228). Muğla.
Gonzalez, R., & Woods, R. (2014). Sayısal Görüntü İşleme (3.Baskıdan Çeviri b.). Ankara: Palme Yayıncılık.
Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi
Journal of Research in Education and Teaching
Şubat 2016 Cilt:5 Sayı:1 Makale No: 10 ISSN: 2146-9199
97
Kaya, Y., & Kobayashi, K. (1972). A basic study on human face recognition. Frontiers of pattern recognition, 265-
289.
Nabiyev, V. V. (2012). Yapay Zeka. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
Şamlı, R., & M.Erkal, Y. (2009). Biyometrik Güvenlik Sistemleri. Şanlıurfa: XI Akademik Bilişim Konferansı.
Turk, M., & Pentland, A. (1991). Eigenfaces for recognition. Journal of Cognitive Neuroscience, 3(1), 71-86.
Varlık, A., & Çorumluoğlu, Ö. (2011). Dijital Fotogrametri Teknikleri İle Kişi Tanıma. Harita Teknolojileri
Elektronik Dergisi, 3(2), 1-24.
Yalçın, N. (2008, Mart). Konuşma Tanıma Teorisi ve Teknikleri. Kastamonu Eğitim Dergisi, s. 249-266.
Yalçın, N., & Gürsel, F. (2015). Biyometrik Güvenlik Sistemlerinin İncelenmesi. Düzce Üniversitesi Bilim ve
Teknoloji Dergisi, 398-413.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com