Otomatik parmak izi ve avuç izi iletim sistemi (OPTİS)
Automated fingerprint and palmprint transmission system (OPTİS)
- Tez No: 1005615
- Danışmanlar: PROF. DR. DİLEK AKYÜZLÜ, PROF. DR. REFİK SAMET
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Adli Tıp, Forensic Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Adli Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Adli Bilimler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Artan nüfusla birlikte suç oranlarının yükselmesi, adli süreçlerde iş yükünü artırmakta ve yargı sisteminin etkinliğini azaltmaktadır. Bu sorunun çözümüne yönelik olarak geliştirilen Ulusal Yargı Ağı Projesi (UYAP), birçok süreci dijitalleştirerek önemli bir ilerleme sağlamıştır. Ancak delil zinciri hâlâ uzun ve karmaşık bir yapıya sahiptir. Olay yerinden laboratuvara kadar uzanan süreçte delilin toplanması, gönderilmesi, kabul edilmesi ve uzman incelemesine iletilmesi aşamaları zaman kaybına ve veri bütünlüğü sorunlarına yol açmaktadır. Bu çalışma kapsamında, olay yerinde toplanan iz delillerin, özellikle parmak izi ve ayakkabı izi gibi görsel karşılaştırmaya dayalı delillerin, hızlı, güvenli ve bütünlüğü korunarak laboratuvara aktarılmasını sağlamak amacıyla Otomatik Parmak İzi ve Avuç İzi İletim Sistemi (OPTİS) geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem, mobil uygulama üzerinden olay yeri personelinin delil fotoğraflarını doğrudan sunucuya yüklemesine, laboratuvar personelinin ise bu verileri web tabanlı arayüz aracılığıyla incelemesine olanak tanımaktadır. AES-CBC, HMAC ve ECDSA gibi kriptografik güvenlik yöntemleri ile verilerin gizliliği ve bütünlüğü korunmuştur. EXIF kaydı, loglama ve vaka ile delil ilişkilendirmesi gibi özellikler sistemin adli geçerliliğini güçlendirmiştir. Çalışmada hedeflenen işlevlerin büyük bölümü başarıyla uygulanmış, veri aktarım süresi kısalmış ve inceleme süreçleri hızlanmıştır. Gelecekte yapılacak geliştirmelerde kimlik doğrulamanın JWT veya OAuth2 ile güçlendirilmesi, iletişimin HTTPS protokolüne taşınması ve sistemin diğer iz delillerine uyarlanarak UYAP ve OPTES entegrasyonlarının sağlanması önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
With the increase in population, crime rates have also risen, leading to a heavier workload in judicial processes and a decrease in the efficiency of the justice system. The National Judiciary Informatics System (UYAP) was developed to address these issues by digitizing many legal procedures. However, the evidence chain remains lengthy and complex. The process from the crime scene to the laboratory—including the collection, transfer, acceptance, photographing, and expert examination of evidence—causes time loss and risks in data integrity. In this study, an Automated Fingerprint and Palm Print Transmission System (OPTİS) was developed to ensure that trace evidence collected at crime scenes, particularly fingerprints and footwear impressions that rely on visual comparison, can be transferred to the laboratory rapidly, securely, and with integrity preserved. The developed system allows crime scene personnel to upload evidence photographs directly to the server via a mobile application, while laboratory experts can examine these images through a secure web-based interface. Data confidentiality and integrity are ensured through cryptographic security methods such as AES-CBC, HMAC, and ECDSA. Features including EXIF data recording, logging, and case–evidence association strengthen the forensic validity of the system. Most of the intended functionalities were successfully implemented, resulting in faster data transfer and examination processes. Future improvements are recommended to enhance user authentication through JWT or OAuth2, transition all communications to the HTTPS protocol, and adapt the system for other types of trace evidence. Integration with national forensic infrastructures such as UYAP and OPTES is also suggested.
Benzer Tezler
- Geometrik tabanlı öznitelik çıkarma ve öznitelik füzyonuna dayalı parmak damar tanıma
Geometric based feature extraction and finger vein recognition based on feature fusion
FATİH TİTREK
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER KAAN BAYKAN
- Makromolekül yapıda nanomalzemeler ile parmak izlerinin geliştirilmesi
Development of latent fingerprints with macromolecular nanomaterials
YÜCEL DEMİRKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Adli TıpHacettepe ÜniversitesiAdli Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURSEL PEKEL BAYRAMGİL
- Medyan sağlam genişletilmiş yerel ikili model ile el görüntülerinin kişi, yaş ve cinsiyete göre sınıflandırılması
Classification of hand images according to person, age and gender with the median robust extended local binary pattern
RAGHAD TOHMAS ESFANDIYAR ALALAWI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırşehir Ahi Evran Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRAH AYDEMİR
- Yüz veritabanı uygulaması yapılandırması ve yüz özniteliklerinde öğrenme yöntemlerinin veritabanına uygulanması
Face database application implementation and applying learning methods on face features to database
GİZEM İREM KOZAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. TAYFUN AKGÜL
- Voice recognition system with score level fusion methods and embedded system design
Skor seviyesi füzyon metotları ile ses tanıma sistemi ve gömülü sistem tasarımı
CİHAN AKIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. MÜRVET KIRCI