Parmak izinden cinsiyet tanıyan zeki sistem
Intelligent system for identifying gender from fingerprint
- Tez No: 330586
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Akıllı sistemler, Biyometri, Cinsiyet tahmini, Parmak izi, Intelligent systems, Biometry, Gender estimation, Fingerprint
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Parmak izi tanıma sistemleri suçlu tanımada, erişim denetiminde, kullanıcının bilgisayara girişinde, yoklamada ve benzeri uygulamalarda başarıyla kullanılmaktadır.Literatürde parmak izi ile cinsiyet arasındaki ilişkinin varlığına dair çalışmalar yer almakta olup, bu çalışmalarda parmak izi ile cinsiyet arasındaki ilişkiler belirli kesitteki parmak izi özellikleri baz alınarak incelenmiştir.Yapılan bu tez çalışmasında, cinsiyet bilgileri hakkında hiçbir bilgisi bulunmayan bir kişinin, sadece parmak izi bilgilerine bakılarak cinsiyetinin sınıflandırması yapılmış, ülkemiz için ortalama parmak izi tepe yoğunlukları ilk kez hesaplanmış ve bu bilgiler kullanılarak yapay sinir ağları tabanlı kişinin parmak izinden cinsiyetini tanıyan otomatik bir sistem ilk kez geliştirilmiştir. Geliştirilen sistemin başarısını belirlemek için on-kat çapraz doğrulama yaklaşımı kullanılarak sistemin ortalama başarımı %78 olarak belirlenmiştir.Bu tez kapsamında elde edilen sonuçların, gelecekte parmak izinden farklı çalışmaların yapılmasına ışık tutağı değerlendirilmektedir.
Özet (Çeviri)
Fingerprint recognition systems are successfully being used for identifying the criminals, access control, user's entrance to computer, taking attendance and similar applications.There are studies in literature which prove the existence of the relationship between fingerprint and gender. Also in this study, the relationship between the fingerprint and gender are examined on the basis of fingerprint properties on the specific region.In this thesis, although there is no information about a person's gender information, investigating only the fingerprint information, gender of a person can be achieved, the average fingerprint ridge density of our country have been calculated for the first time and using these information, artificial neural network based an automatic gender recognition system from the person?s fingerprint have been successfully developed for the first time. Success of the developed system is achieved based on ten-fold cross-validation approach, the system's average performance is determined as %78.It is expected that the results obtained in this thesis will help to do different studies from fingerprint in future.
Benzer Tezler
- 10 parmaktan herhangi biri temel alınarak yeni bir yaklaşımla parmak izinden cinsiyet tespit eden zeki sistem
An intelligent system that identifies gender from fingerprint based on taking any of 10 fingers with a new approach
EYÜP BURAK CEYHAN
Doktora
Türkçe
2015
Mühendislik BilimleriGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
- Exploration of fingerprints for finding gender information using machine learning
Parmak izinden cinsiyet bilgisinin makine öğrenmesi ile incelenmesi
MUHSİN ÖZBEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ERCAN TOPCU
- Parmak izlerinin iyileştirilmesi ve tamamlanması
Enhancement and restoration of fingerprints
SERKAN AKTAY
- Parmak izi ve avuç içi izi sınıflandırılmasında makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin karşılaştırmalı performans analizi
Başlık çevirisi yok
FATIKHA IMAMAGZAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL YİĞİT
- Multi-modal neuroimaging data prediction: Estimation of connectional brain template and multigraph classification with application to gender fingerprinting
Çoklu modal nörogörüntüleme veri tahmini: Bağlantılı beyin şablonunun tahmini ve cinsiyet parmak izi uygulaması ile çoklu grafik sınıflandırma
NADA CHAARI
Doktora
İngilizce
2021
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE CAMGÖZ AKDAĞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ISLEM REKIK