Geri Dön

Parmak izi ile yüz arasındaki ilişki analizi

Analysis of relationship between fingerprint and face

  1. Tez No: 312730
  2. Yazar: DERYA ERKAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 151

Özet

Biyometri teknolojileri günümüzde üzerinde çok çalışılmış ve birçok alanda başarılı olarak kullanılmaktadır. Literatürde parmak izi ile yüz arasındaki ilişkinin varlığına dair çalışmalar yer almaktadır. Bu çalışmalarda parmak izi ile yüz arasındaki ilişki istatistiksel yöntemlerle incelenmektedir.Bu tez çalışmasında parmak izi ve yüz arasındaki ilişki istatistiksel olarak analiz edilmiş ve analiz sonuçları sunulmuştur. Tezde kullanılmış olan veritabanındaki veriler üzerinde yapılan analizler, verilerin homojen ve normal dağılıma sahip olduğunu göstermiştir. Verilerin istatistiksel analizinde ?Pearson Korelasyonu? yöntemi homojen ve normal dağılıma sahip veriler üzerinde en güçlü olması sebebi ile kullanılmıştır.Yapılan çalışmada, yüz ile parmak izi arasındaki ilişki araştırılırken 5 farklı sınıflandırma temel alınmıştır. Bu sınıflandırma cinsiyet, gözler arası mesafe, burun şekli, kulak ve kaş şekilleri üzerinden yapılmıştır. Sınıflar ile parmak izleri arasındaki ilişki ayrı ve tüm özellikler bir arada dikkate alınarak incelenmiştir. Parmak izinde cinsiyet ve gözler arası mesafeye etki ettiği düşünülen bulguların yoğunluğunun burun, kaş ve kulak şekline etki eden bulguların yoğunluğundan fazla olduğu görülmüştür. Sonuçlar özellikle parmak izi ve cinsiyet arasındaki ilişkinin varlığını istatistiksel bir korelasyonu desteklemektedir. Ayrıca parmak izinin farklı kısımları ile farklı özellikler arasında istatistiksel bir ilişki olduğu sonucuna varılmıştır.

Özet (Çeviri)

Nowadays biometrics technologies have been studied a lot and used in many applications. In investigating there are some studies about the relationship between fingerprint and face. In these studies, the relationship between fingerprint and face is analyzed by statistical methods.In this thesis, the relationship between fingerprint and face is analyzed as statistical and results of analysis are presented. Analysis which have been applied on database, used in thesis, represent that the scatter of data is homogeny and normal. Pearson Correlation is used in statistical analysis of data because of the being the most powerful method when there is homogeny and normal scatter of data.While researching of the relationship between face and fingerprint, data are classified 5 different categories in the thesis. These classifications are based on sex, distance between eyes, form of nose, form of ears and eyebrow. Each class is correlated independently and all together. Results of analysis support the relationship between face and fingerprint. Findings about relationship between sex, eyes and fingerprints are more than forms of nose, eyebrow and ears. Results support the correlation between especially fingerprint and sex. However it is concluded that there is a statistical relationship between different parts of fingerprint and different parts of face.

Benzer Tezler

  1. Durgun görüntülerden yüz ifadelerinin tanınması

    Facial expression recognition from static images

    BİLGE SÜHEYLA AKKOCA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  2. Adli bilimlerde insan el florasındaki bakterilerin kimliklendirme amaçlı kullanımı

    Does human hands bacterial flora useful for identification in forensic sciences

    AYŞE KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Adli Tıpİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN ÇAKAN

  3. Breast cancer data classification using SVM, NB and KNN algorithms

    SVM, NB ve KNN kullanımı ile göğüs kanseri veri sınıflandırması

    BURCU MERAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KAMİL ORUÇOĞLU

  4. Smart card and biometric based general purpose access control system design

    Akıllı kart ve biyometrik tabanlı genel amaçlı erişim kontrolü sistemi tasarımı

    SERCAN AYGÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  5. Kalite ağırlıklandırılmış özdüzenleyici haritalar ile yüz sınıflandırma

    Face classification using quality weighted self organizing maps

    MESUT ÇEVİKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE