Applying the Kinect device for human identification system in the ATM environment

Other Title(s)

تطبيق جهاز كنيكت لنظام التعرف على الأشخاص في بيئة الصراف الآلي

Dissertant

Abd al-Karim, Ali Akram

Thesis advisor

al-Hammuz, Sadiq

Comitee Members

Isa, Ghassan
Murad, Sharif

University

Middle East University

Faculty

Faculty of Information Technology

Department

Computer Science Department

University Country

Jordan

Degree

Master

Degree Date

2016

Arabic Abstract

تقنيك القياسات الحيوية هي من المسائل البحثية الأكثر إثارة للاهتمام، حيث اعتاد الناس من خلال هذه الأنظمة التعرف إلى بعضهم البعض.

و يحاول الباحثون تطوير الكاميرات لتقليد الدماغ البشري في التمييز بين الناس بتقنيات عديدة ذكرت في الأدب.

و يتم التمييز بين البشر بطريقة تقليدية في الصور التي يتم التقاطها بواسطة كاميرات الضوء المرئي، و لكن هذه الكاميرات لا توفر قدرا كافيا من المعلومات.

لذلك فأن الطبيعة التكاملية لمعلومات العمق و معلومات RGB التي تتميز بها الكاميرا Kinect تساعد الباحثين في الحصول على نتائج ملموسة من تطور الكاميرات.

و تقدم هذه الرسالة نموذجا للكشف و التعرف إلى الوجه على أساس تقنية Kinect لحل بعض المشكلات الأساسية في رؤية الكمبيوتر.

و تم تطبيق هذا النموذج في بيئة الصراف الآلي: أولا، لإثبات موثوقية مخرجات Kinect، ثانيا، و الكشف عن عمق وجه الإنسان باستخدام رسم الخرائط لتمييز الوجه الإنساني الحقيقي و التخلص من عمليات الخداع التي تعاني منها تقنيات الكشف و التعرف على الوجه، و أخيرا نستخدم خوارزمية التتبع التي تمثل واحدة من مراحل النظام لتوفير قدر أكبر من الأمن.

و في النهاية، يتم إجراء الاختبارات باستخدام قاعدة البيانات الخاصة بنا التي تم الحصول عليها من الكاميرا Kinect في مختبرنا، إذ تم اختبار النظام في غضون 100 محاولة نظامية لدخول النظام، و كانت النتائج هي 91 % قبولا لدخول النظام، و تم رفض 98% مقابل 100 محاولة هجوم ضد النظام، و معدلات كشف عمق وجه الإنسان هي 93 % مقابل 100 محاولة احتيال صورة فوتوغرافية، حيث كانت الكاميرا Kinect في معظم تجارب الكشف عن الأسطح قادرة على التمييز بين عملية الخداع في شكل التصوير الفوتوغرافي، و عملية الدخول الصحيحة (المستخدم الصحيح)، و تشير هذه النتائج إلى القدرات الفائقة للكاميرا Kinect.

English Abstract

Biometrics techniques are from the most attracting concern of research issues, for people were used, through these systems, to recognize each other.

Researchers attempt to develop cameras to imitate the human brain in distinguishing between people by many techniques, were mentioned in the literature.

Distinguishing between the human beings is being done by classical method in the image picked up by the visible light cameras but these cameras do not provide enough amount of information.

So, the integrative nature of the depth information and RGB information, of which the Kinect camera is distinguished assists researchers in obtaining tangible results from cameras development.

This thesis submits a model for face detection and recognition on the basis of the Kinect technique to some basic problems in the computer vision.

This model was applied in the environment of ATM machine: firstly, to prove the reliability of the Kinect outputs.

Secondly, detection about the depth of human face by using maps drawing to distinguish the real human face, and get rid of the fraud processes, from which technique of face detection and recognition suffer.

Finally, we use the tracking algorithm that represents one of the system stages to provide the biggest amount of security.

And in the end, tests are done by using our data base obtained from RGB camera in Kinect in our lab: for the system was tested with in a hundred systematic attempts to enter the system.

The results were 91% acceptance to enter the system, and 98% were rejected in the return 100 attacking attempts against the system.

And averages of human face depth detection are 93% in return for 100 fraud attempts at photographic form, were the Kinect camera in the most of detection experiments about surfaces was able to distinguish between the fraud process in the form of the photographic picturing, and the correct entering process (the correct user).

And these results indicate superior abilities of Kinect camera.

Main Subjects

Information Technology and Computer Science

No. of Pages

95

Table of Contents

• APA
• MLA
• AMA

Language

English

Data Type

Arab Theses

Record ID

BIM-721107