Abstract:
Biyometrik, kendine özgü fiziksel veya biyolojik niteliklerine dayalı olarak insanların kimliğini tespit etmek için kullanılan dijital teknolojiden faydalanma bilimidir. Çok sayıda biyometrik teknoloji geliştirilmiştir. Parmak izi, yüz, iris ve ses tanıma en yaygın kullanılan biyometrik teknolojilerdir. Özellik çıkarma metotları, biyometrik sistem tasarımında önemli bir rol oynamaktadır._x000B_SPDK (Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri) içeren uygulamalar, sayısal işaret işleme, biyometrik tanıma, medikal görüntü işleme, uzay ve savunma sistemleri, bilgisayar görüntüsü alanlarında kullanılmaktadır. SPKD programlanabilir mantık elemanlarıdır. Her bir mantık bloğunun işlevi kullanıcı tarafından düzenlenebilmektedir. SPDK çok sayıda uygulamada tercih edilmektedir._x000B_Bu tezde SPDK üzerinde gerçekleştirilen yüz tanıma işlemi tanıtılmıştır. Öznitelik çıkarma işlemi için temel bileşen analizi (TBA) kullanılmıştır ve tanıma işlemi yapay sinir ağı (YSA) tarafından gerçekleştirilmiştir._x000B_SPKD (Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri) üzerinde bir işlemci kullanılarak, yapay sinir ağının eğitilmesi uzun süren bir işlemdir. Bu nedenle, hiyerarşik sınıflama yöntemi kullanılarak çok işlemcili sistem geliştirilmiştir. Böylelikle, %93.9 tanıma oranı için sistemin %47.2 daha hızlı çalışması sağlanmıştır. Biometric is a science of digital technology which is used to identify people based on unique physical or biological characteristics. There are several biometric technologies such as fingerprint, face, iris and speech recognition. The feature extraction techniques play important role for biometric recognition system design._x000B_Recently, the Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) have been commonly used in several applications such as digital signal processing, biometric recognition, medical imaging aerospace and defense systems, computer vision. Basically, FPGAs are the programmable logic devices. Each function of logic block can be organized by user. FPGAs are preffered in a variety of applications._x000B_In this thesis, a face recognition system which is implemented on FPGA has been introduced. The principle component analysis (PCA) has been used for feature extraction and recognition has been accomplished by artificial neural network (ANN)._x000B_Since the training of the artificial neural network is a long process using only one processor on FPGA, a hierarchical classification with multiple processor approach has been followed. Thus, 47.2% system speedup has been obtained for a recognition rate of 93.9%.
