Yapay sinir ağları ve parmak izi analizi yöntemi ile kimlik tayini
Identity recognation via fingerprint analysis by neural networks
- Tez No: 295521
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEKİ KIRAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Günümüzde parmak izlerinin güvenlik ve adli olaylarda kimlik tespiti için oldukça önemli bir rol oynadığı yadsınamaz bir gerçektir. Bu çalışmada, parmak izlerinin yapay sinir ağları yapısı kullanılarak kayıt, sınıflandırma ve analizi yapılmıştır. Bu amaçla internet veri tabanından ve gerçek kişilerden alınan parmak izleri karma olarak kullanılmış ve parmak izi görüntüleri, bilgisayar ortamında işlenerek parmak izlerinin öz nitelik bilgileri elde edilmiştir. Anılan öz nitelik bilgilerinin kullanılması ile istatistik analizler yapılmış ve sonuçlar oluşturulan yapay sinir ağları tarafından öğrenilmiş ve/veya sınanmıştır.Deneysel çalışmada kullanılan parmak izlerinin kusursuz olmaması nedeni ile yapay sinir ağları için kullanılacak eğitim setindeki kayıt sayısının artması uygulama başarısını düşürmüş olsa da uygulama sonucunda elde edilen başarı %90-93 aralığındadır. Bu alanda yapılan diğer çalışmalar incelendiğinde, literatürde yer alan benzer uygulamaların başarı yüzdesinin %90-95 aralığında olduğu görülmektedir. Bu kapsamda, yapılan çalışmanın farklı yöntemlerin uygulandığı sistemlerle karşılaştırıldığında yeterli başarı seviyesinde olduğu söylenebilir.
Özet (Çeviri)
Today, it is an undeniable fact that fingerprints play quite important role in the areas of security and forensic investigation for authentication. In this work, a set of fingerprints are recorded, classified and analyzed using artificial neural network (ANN) structure. For this purpose, fingerprints taken from both internet database and real individuals are used together, and the attributes of these fingerprint images are extracted after processing. Beforementioned attributes are used in the statistical analysis and the resulted data are trained and/or tested by artificial neural networks.As a result of not being perfect, the increase in the number of fingerprint records used in the train set of the ANN reduces the success rate of the application, However, the success ratio at the end of this study is obtained between 90-93%. Compared with the similar studies published so far, it can be said that this study has the acceptable success level
Benzer Tezler
- Yeni nesil kablosuz ağlar için etkin bir kullanıcı konumlandırma sistemi tasarımı
Design of an efficient user localization system for next generation wireless networks
SERPİL ÜSTEBAY
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
- Yapay sinir ağları ile konuşmacı doğrulama sistemleri için saldırı tespiti
Using artificial neural network on anti-spoofing for speaker verification
BEKİR BAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMAL HANİLÇİ
- Sensor-based activity recognition and authentication using deep learning
Derin öğrenme yöntemleri ile sensör tabanlı sistemlerde aktivite ve kimlik tanıma
NİLAY TÜFEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Radio map estimation with neural networks and active learning for indoor localization
Bina içi konumlama için sinir ağları ve aktif öğrenme yöntemleri ile radyo frekans haritası tahminleme
SILA GÜLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ALİ TAYLAN CEMGİL
- Yapay zekâ teknikleri ile Wi-Fi ve bluetooth tabanlı kapalı alan konumlandırma sistemi geliştirilmesi
Development of Wi-Fi and bluetooth based indoor positioning system with artificial intelligence techniques
KADİR ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik BilimleriBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiMalzeme Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL KIRBAŞ