Esnek hesaplama yöntemleri ile parmak izi yüz biyometrik özelliklerinin ilişkilendirilmesi
Investigating relationships between fingerprint and face biometrics by soft computing based methods
- Tez No: 246112
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 373
Özet
Biyometri teknolojisi derinlemesine çalışılmış ve birçok alana başarıyla uygulanmış bir teknoloji olmasına rağmen, literatürde biyometrik özellikler arasında olması muhtemel bir ilişkinin varlığı bu güne kadar hiç tartışılmamış ve bir biyometrik özellikten başka bir biyometrik özelliğin elde edilmesine yönelik herhangi bir çalışma yapılmamıştır.Bu tez çalışmasında yalnızca parmak izlerini kullanarak yüz bilgilerine ulaşabilen yapay sinir ağları temelli yeni bir yaklaşım sunulmaktadır. Parmak izleri ile yüzler arasındaki ilişkinin analiz edilip modellenmesi için otomatik ve zeki bir sistem geliştirilmiştir. Sunulan sistem biyometrik özellikler arasındaki ilişkiyi analiz etmesi ve bir kişiye ait yalnızca bir parmak izi kullanarak o kişinin yüzüne ait herhangi bir bilgiye sahip olmaksızın ilgili kişinin yüzünü elde etmesi bakımından dünyada bir ilktir. Bu açıdan biyometri alanında gerçekleştirilen çalışmalardan farklılaşmaktadır. Geliştirilen sistem beş önemli bileşeniyle karmaşık bir yapıya sahiptir. Bu bileşenler, parmak izleri ve yüz bilgilerinin sisteme alındığı iki adet biyometrik bilgi alım modülü, yine parmak izleri ve yüzlere ait özellik vektörlerinin elde edilmesinde kullanılan iki adet özellik çıkarım modülü, parmak izleri ve yüzler arasındaki ilişkinin bulunması ve analizinde kullanılan yapay sinir ağları temelli ana modül, sistem sonuçlarından yüz bilgilerine dönüşümden sorumlu olan yüzü yeniden yapılandırma modülü ve son olarak elde edilen sistem sonuçlarının değerlendirilmesi ve analizinde kullanılan test & değerlendirme modülü olarak sıralanabilmektedir. Ana modül olarak adlandırılan yapay sinir ağları temelli modülün optimum parametre seti Taguchi deneysel tasarım yöntemi ile elde edilmiştir.Sistem sonuçları yalnızca parmak izleri kullanılarak yüzlere ait bilgilere belirli doğruluklarla ulaşılabileceğini göstermektedir. Sistem performans ve doğruluğunun objektif olarak değerlendirilebilmesi için 10 katlı çapraz doğrulama tekniğinde nicel ve nitel değerlendirme metrikleri birlikte kullanılmıştır. Ayrıca, hem öznel hem nesnel metriklerin bir kombinasyonu oluşturularak, sistem performansı ve başarısı bu kombin değerlendirme platformunda ifade edilmeye çalışılmıştır.Deneysel sonuçlar parmak izleri ile yüzler arasında bir ilişkinin varlığını işaret etmekte ve yalnızca parmak izleri kullanılarak yüzler hakkında hiç bir bilgiye sahip olunmaksızın yüzlere ait bilgilere belirli doğruluklarla ulaşılabileceğini göstermektedir. Sunulan çalışmanın hem biyometri hem de güvenlik alanında oluşturacağı yeni uygulama sahaları ile her iki alana da önemli katkılar sağlayacağı değerlendirilmektedir.
Özet (Çeviri)
Even if biometrics technology have been deeply studied, tested and successfully applied to many applications, there is no study in investigating the relationships among biometric features or in achieving a biometric feature one from another. This thesis presents a new approach for generating faces from only fingerprints based on artificial neural networks. An automatic and intelligent system was designed and developed to analyze the relationships among fingerprints and faces and also to model the existence of these relationships. Proposed system is unique and different from the other studies in the biometrics field being the first study that investigates the relationships among biometric features and generates face of an individual from only one fingerprint of the same individual without any information about his or her face.The proposed system has a complex structure with five main components: two biometric feature enrolment modules, two feature extraction modules, a main body based on artificial neural network, a face re-construction module and an test & evaluation module. Two biometric feature enrolment modules are used for acquiring the fingerprints and faces of the people to the system. Two feature extraction modules are used for extracting the feature sets of fingerprint and face biometrics. The artificial neural network based main body that was configured with the help of Taguchi experimental design method is responsible for establishing relationships among the biometric features of fingerprints and faces. The face re-construction module is utilized for building up face features from the results of the system. Finally the test & evaluation module is responsible for test and evaluating the results of the system properly.The system results have shown that the face features can be successfully generated from only fingerprints. For a more objective comparison, the performance and accuracy of the system have been evaluated with 10-fold cross validation technique using qualitative evaluation metrics in addition to the quantitative evaluation metrics. Consequently, the results were presented on the basis of the combination of these objective and subjective metrics for illustrating the qualitative properties of the proposed methods as well as a quantitative evaluation of their performances.Experimental results have shown that there are close relationships among the features of fingerprints and faces. It is also possible to generate faces from just fingerprints without knowing any information about faces. It can be concluded that the proposed study significantly and directly contrubites to biometrics and security areas with new applications.
Benzer Tezler
- Esnek hesaplama yöntemleri ile otomatik parmakizi tanıma
Automatic fingerprint recognition by using soft computing techniques
ADEM ALPASLAN ALTUN
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NOVRUZ ALLAHVERDİ
- Machine learning assisted massively parallel crystal structure prediction
Makine öğrenimi destekli paralel kristal yapı tahmini
SAMET DEMİR
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKİN
- Accelerating molecular docking using machine learning methods
Kenetleme hesaplarının makine öğrenme metotları ile hızlandırılması
ABDULSALAM YAZID BANDE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. SEFER BADAY
- İşçilik maliyetleri muhasebesi ve Türkiye Şeker Fabrikaları A.Ş. Ankara makina fabrikası uygulaması
Başlık çevirisi yok
GÖKHAN ÖZER
- Genelleştirilmiş takım geometrisi ile frezeleme mekaniğinin ve dinamiğinin incelenmesi
Mechanics and dynamics of milling with generalized geometry
ŞERAFETTİN ENGİN