A Face Authentication System Using Landmark Detection

Biometric data is the key for many security applications. Authentication relies on the individual’s measurable biometric properties collected as features. In this study, a face authentication system is built to be used in opening the entrance door accessing to the apartments and housing estates. The proposed system consists of three stages. In the first stage, landmarks on the face are captured using a deep neural network. Then six selected features from the landmarks are extracted and traditional machine learning algorithms are used to authenticate users. In the last stage, a user interface is built. Face recognition tests achieved an accuracy rate of 89.79%.

Görüntülenme
30
06.06.2022 tarihinden bu yana
İndirme
2
06.06.2022 tarihinden bu yana
Son Erişim Tarihi
10 Mart 2024 17:27
Google Kontrol
Tıklayınız
features system landmarks extracted captured neural network selected traditional accuracy machine achieved learning recognition algorithms authenticate interface Biometric estates security applications Authentication relies individual’s measurable biometric properties collected stages authentication opening entrance accessing apartments housing
Tam Metin
Tam Metin İndirmek için tıklayın Ön izleme
Detaylı Görünüm
Eser Adı
(dc.title)
A Face Authentication System Using Landmark Detection
Eser Sahibi
(dc.contributor.author)
Velican ERCAN
Eser Sahibi
(dc.contributor.author)
M. Erdal ÖZBEK
Yayın Tarihi
(dc.date.issued)
2021
Diğer Yazarlar
(dc.contributor.authors)
Velican ERCAN
Diğer Yazarlar
(dc.contributor.authors)
M. Erdal ÖZBEK
Yayıncı
(dc.publisher)
İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
Tür
(dc.type)
Makale
Özet
(dc.description.abstract)
Biometric data is the key for many security applications. Authentication relies on the individual’s measurable biometric properties collected as features. In this study, a face authentication system is built to be used in opening the entrance door accessing to the apartments and housing estates. The proposed system consists of three stages. In the first stage, landmarks on the face are captured using a deep neural network. Then six selected features from the landmarks are extracted and traditional machine learning algorithms are used to authenticate users. In the last stage, a user interface is built. Face recognition tests achieved an accuracy rate of 89.79%.
Kayıt Giriş Tarihi
(dc.date.accessioned)
06.06.2022
Açık Erişim Tarihi
(dc.date.available)
2022-06-06
Yayın Dili
(dc.language.iso)
eng
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Bilgisayar bilimi
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Yapay zeka
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Biyometri
Atıf için Künye
(dc.identifier.citation)
V. Ercan ve M. E. Özbek , "A Face Authentication System Using Landmark Detection", Journal of Artificial Intelligence and Data Science, c. 1, sayı. 1, ss. 28-34, Ağu. 2021
ISSN
(dc.identifier.issn)
2791-8335
Yayının ilk sayfa sayısı
(dc.identifier.startpage)
28
Yayının son sayfa sayısı
(dc.identifier.endpage)
34
Dergi Adı
(dc.relation.journal)
Journal of Artificial Intelligence and Data Science
Dergi Sayısı
(dc.identifier.issue)
1
Dergi Cilt
(dc.identifier.volume)
1
Haklar
(dc.rights)
Open access
Tek Biçim Adres
(dc.identifier.uri)
https://hdl.handle.net/11469/1925
Analizler
Yayın Görüntülenme
Yayın Görüntülenme
Erişilen ülkeler
Erişilen şehirler
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms