Parmak izi ile yüz arasındaki ilişki analizi
Analysis of relationship between fingerprint and face
- Tez No: 312730
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Durgun görüntülerden yüz ifadelerinin tanınması
Facial expression recognition from static images
BİLGE SÜHEYLA AKKOCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- 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
2018
Adli Tıpİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaFen Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN ÇAKAN
- 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
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAMİL ORUÇOĞLU
- 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
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ
- Kalite ağırlıklandırılmış özdüzenleyici haritalar ile yüz sınıflandırma
Face classification using quality weighted self organizing maps
MESUT ÇEVİKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE