Geri Dön

Yapay sinir ağları ve parmak izi analizi yöntemi ile kimlik tayini

Identity recognation via fingerprint analysis by neural networks

  1. Tez No: 295521
  2. Yazar: ÖZGE BALTACI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEKİ KIRAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERTBAŞ

  2. 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

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEMAL HANİLÇİ

  3. 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

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  4. 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

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. ALİ TAYLAN CEMGİL

  5. 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

    Türkçe

    2019

    Mühendislik BilimleriBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    Malzeme Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL KIRBAŞ