Browsing by Subject "Akustik"

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Yapay sinir ağları ile konuşmacı kimliğini tanıma uygulaması
    (2006) MURAT CANER; Seydi Vakkas ÜSTÜN
    Bu çalışmada konuşma işaretinin incelenmesi ve son günlerde en popüler tanıma yöntemi olan Yapay Sinir Ağlarını (YSA) kullanarak Türkçe sesli harflerden kimlik tanıma uygulaması yapılmıştır. Tanıma işlemi genellikle, işaretin işlenmesi, belirgin özelliklerinin çıkarılması ve bunların karşılaştırılması safhalarından oluşmaktadır. Alman ses örnekleri ses kartının özelliğine göre örnekleme yapılarak sayısal veri şekline dönüştürülmüştür. Ses analizi aşamasında, tüm ses verilerindeki tekrar eden periyotlar ve gürültüler hamming pencereleme metodu kullanılarak kırpılmış ve sesin özniteliğini temsil eden kısmı elde edilmiştir. Analiz edilen ses verilerinin özniteliğinin bulunması için LPC (doğrusal öngörü analizi) ve DFT (ayrık fourier dönüşümü) metodları kullanılmıştır. Kimlik tanıma işlemi için kullanılan 28 parametrenin 12 si LPC, 16 sı da DFT metodu ile elde edilmiştir. Yapay Sinir Ağlarında eğitme ve test için konuşmacının sesini temsil eden bu 28 parametre kullanılmaktadır. YSA yapısı için çok katmanlı algılayıcı modeli, eğitim için de genelleştirilmiş delta kurallı hatanın geriye yayılması algoritması kullanılmıştır. 7 farklı kişiden alınan 'a' sesli harfinin öznitelikleri bulunmuş ve bunlar sesli harfin alındığı kişiyi bulacak şekilde oluşturulan YSA mimarisi eğitilmiştir. Daha sonra eğitim setinde olmayan verilerle YSA nın başarısı test edilmiş, kabul edilebilir bir hata ile iyi sonuçlar elde edilmiştir.
  • No Thumbnail Available
    Item
    ESP32-CAM kullanarak yüz tanıma ve işaret dili ile kimlik doğrulama
    (2023) Oktay Türkdağlı; GÖKHAN DALKILIÇ; ÖMER AYDIN; Zafer Yalçın
    ESP32-CAM Kullanılarak Yüz Tanıma ve İşaret Dili ile Kimlik Doğrulama Kimlik doğrulama, herhangi bir kurum, kişi veya sistemin doğru kabul ettiği veri parçasının doğruluğunun teyididir. Kimlik doğrulama işlemi için birçok yöntem kullanılmaktadır. Bunlardan bazıları yüzle kimlik doğrulama, parmak iziyle kimlik doğrulama ve iris kimlik doğrulama gibi biyometrik verileri kullanan yöntemlerdir. Bu makalede, kimlik doğrulama yöntemi olarak yüz tanıma ve işaret dilini kullanarak güvenli bir sistem oluşturmanın yolu tartışılmakta ve ESP32-CAM kullanan bir uygulama geliştirilip test edilmektedir. Sonuçlar, yüz tanıma ve işaret dili ile güvenli kimlik doğrulamanın sağlanamayacağını göstermektedir. Geliştirilen sistem düşük maliyetli ve uygulaması kolaydır. Bu sistem ile herhangi bir fiziksel temas gerektirmeden kimlik doğrulama yapılabilmekte, kişisel güvenlik ve giriş çıkış için kullanılabilmektedir. İşitme engelli bireylerin sıklıkla kullandığı işaret dili, kimlik doğrulama olarak aktif rol oynayabilir. ESP32 gibi düşük maliyetli modüller ile neredeyse her ortamda kimlik doğrulamaya alternatif olacaktır.