Parmak İzİ kullanarak görüntü şİfreleme

1. Parmak İzİ kullanarak görüntü şİfreleme Nazlı AKIN Büşra TAKMAZ Erdal GÜVENOĞLU

2. Özet • Günümüzde yüksek güvenlik gerektiren alanlarda parmak izi tanıma gibi biyometrik tanıma sistemleri kullanılmaktadır. • Parmak izi okuyucusu yardımıyla alınan parmak izi görüntüleri çeşitli teknikler yardımıyla sayısal verilere dönüştürülmektedir. • Bu çalışmada, parmak izi tanıma algoritmaları yardımıyla elde edilen sayısal veri yardımıyla görüntülerin şifrelenmesini ve deşifrelenmesini sağlayan bir sistem mimarisi önerilmiştir. 2 / 20

3. İçerik… • Biyometrik sistemler, • Parmak izi • Parmak izi tanıma yöntemleri, • Görüntü şifreleme • Gerçekleştirilen sistem, • Sonuç ve Değerlendirme. 3 / 20

4. Biyometrik Sistemler • “Bio” (yaşam) ve “metron” (ölçüm) kelimelerinden türeyen biyometri, biyolojik veriyi ölçme ve istatistiksel olarak analiz etme bilimidir. • Biyometrik sistemler temelde, kişinin sadece kendisinin sahip olduğu, değiştiremediği ve diğerlerinden ayırt edici olan, fiziksel veya davranışsal bir özelliğinin tanınması ile çalışmaktadırlar. • Biyometri genel olarak insan vücudunun parmak izi, el geometrisi, retina ve iris, ses, yüz şekilleri gibi özellikleriyle ilgilenir ve bunları doğrulama ve/veya kimlik tespiti için kullanır. 4 / 20

5. Parmak İzi • Biyometrik tanıma sistemlerinde en fazla kullanılan parmak izidir. • Güvenlik ve personel takibi gibi pek çok alanda karşımıza çıkmaktadır. • Parmak ucunda gözle görünen, girintili çıkıntılı bir haritaya benzeyen ve deri tabakasının parmak ucunun hafifçe bastırılması ile ortaya çıkan görüntüdür. • Bu görüntü kişiye özel, yanık veya derin kesikler olmadığı sürece değişmeyen, yaşlanmayan ve taklit edilemeyen bir yapıdadır. 5 / 20

6. Parmak İzi (devamı…) • Parmak uçları dikkatlice incelendiğinde birbirinden farklı birçok çizgi görülmektedir. • Derinin epidermis tabakasında yer alan bu kavisli çizgiler tepe ve çizgilerin arasında kalan boşluklar ise vadi olarak tanımlanmaktadır. • Tepe çizgilerinin bazıları aniden sonlanırken (uç nokta) bazıları ikiye ayrılarak (çatal nokta) devam etmektedir. 6 / 20

7. Parmak İzi Tanıma Yöntemleri • Günümüzde parmak izi tanıma, • filtreleme • öznitelik tabanlı olmak üzere iki yöntemle yapılmaktadır. 7 / 20

8. Parmak İzi Tanıma Yöntemleri (devamı…) • Filtreleme tabanlı tanımada parmak izi gabor filtresinden geçirilmektedir. • Gabor filtresi, görüntü analizinde kullanılan önemli yöntemlerden biridir. • Filtre yardımıyla bir görüntü üzerinde belli bir yöne uzanan ayrıtlar tespit edilebilmektedir. • Gabor filtresinin kullanılmasıyla parmak izinin özellik vektörü oluşturulmaktadır. Oluşturulan bu özellik vektörü veri tabanındaki verilerle kıyaslanarak parmak izi eşlemesi yapılmaktadır. 8 / 20

9. Parmak İzi Tanıma Yöntemleri (devamı…) • Öznitelik tabanlı parmak izi tanıma yönteminde öznitelik noktalarının birbirleriyle olan ilişkileri kullanılmaktadır. • Bu yönteminin tam verimle kullanılabilmesi için parmak izi görüntüsünün sorunsuz ve güvenilir olması gerekmektedir. • Yöntemde, parmak izinin öznitelik noktaları bulunur. Bu nokta kümesiyle veri tabanındaki nokta kümeleri arasında eşleme yapılarak parmak izi tanıma yapılır. 9 / 20

10. Parmak İzi Tanıma Yöntemleri (devamı…) • Filtreleme tabanlı tanıma yöntemi görüntünün büyüklüğü, dönüklüğü, aydınlığı, kalite farkı gibi durumlardan etkilenmektedir. • Ancak öznitelik tabanlı tanıma yöntemleri parmak izi görüntüsünün kalitesi, dönüklüğü, büyüklüğü gibi durumlardan etkilenmemektedir. 10 / 20

11. Görüntü Şifreleme • AES ve DES gibi şifreleme yöntemleri görüntü dosyaları içinde kullanılabilmektedir. • Ancak bu yöntemlerin görüntü şifrelemede kullanılmasının iki önemli sakıncası ortaya çıkmaktadır. • Resim verileri metin verilerine göre çok büyüktür ve geleneksel yöntemlerle şifrelenmesi çok zaman almaktadır. • Şifrelenmiş metin tam olarak orijinal haline çevrilmedikçe içeriği anlaşılamazken, resim verilerinin kısmen çözülmesi bile içeriğinin anlaşılması için yeterlidir. 11 / 20

12. Görüntü Şifreleme (devamı…) • Resim şifreleme algoritmalarının üç temel fikri vardır. Bunlar; • değer dönüşümü, • yerel permütasyon , • değer dönüşümü ile yerel permütasyon yöntemlerinin kombinasyonlarıdır. 12 / 20

13. Gerçekleştirilen Sistem 13 / 20

14. Gerçekleştirilen Sistem (devamı…) 14 / 20

15. Sonuç ve Değerlendirme • Geliştirilen sistemi test etmek amacıyla oluşturulan yazılım, Delphi 2005 programlama dilinde kodlanıp ve Windows 7 işletim sisteminde Intel Core 2 DUO 2.53 GHz işlemci ve 4GB ana belleğe sahip bilgisayar üzerinde çalıştırılmıştır. 15 / 20

16. Sonuç ve Değerlendirme (devamı…) 16 / 20

17. Sonuç ve Değerlendirme (devamı…) • Şifreleme ve şifre çözme işlemlerinin başarısı hakkında fikir elde etmek için ortalama karesel hata (MSE - mean sequared error) yöntemi kullanılmıştır. • Bu yöntem, şifreleme ve deşifreleme işlemleri yapıldıktan sonra şifreli ve orijinal resim arasındaki hataların ölçülebilmesi için sıklıkla kullanılmaktadır. 17 / 20

18. Sonuç ve Değerlendirme (devamı…) 18 / 20

19. Sonuç ve Değerlendirme (devamı…) • MSE denklemi kullanılarak yapılan testte herhangi bir piksel kaybının olmadığı görülmüştür. MSE’ nin 0’a yakınlığı, öne sürülen modelin yeterliliğini göstermektedir. • Bilinen farklı görüntü formatlarını ve büyük boyutlardaki görüntüleri kolaylıkla şifreleyebilmekte ve deşifreleyebilmektedir. • Orijinal görüntünün elde edilebilmesi ancak parmak izinden elde edilen anahtar verisinin bilinmesi ile mümkündür. • Yöntemde, görüntü piksellerinde çakışma mümkün olmadığından herhangi bir veri kaybı meydana gelmemektedir. 19 / 20

20. TEŞEKKÜRLER… 20 / 20