A new method based on artificial neural network for fingerprint classification and recognition
Parmak izi ve sınıflandırma tanıma için yapay sinir ağı dayalı yeni bir yöntem
- Tez No: 386104
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. YURIY ALYEKSYEYENKOV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında parmak izi desen özelliklerine dayalı bir yöntem önerilmiştir. Aynı tekniği parmak izi sınıflandırma için kullanılmıştır. Önerilen yöntem parmak izi sınıflandırma sonra MATLAB yazılımı kullanılarak önceden yöntemlerle karşılaştırıldı tarafından işlendikten. Sonuçlar önerilen yöntemin yeteneğini kanıtlamıştır. Doğruluğu başka bir yöntemle çok daha iyi yani İkincisi morfolojik yöntemdir. Özellik çıkarma Co-oluşum matrisi kullanılarak yapılır. Parmak izi Çıkarılan özellikleri sonra Yapay sinir ağı kullanılarak sınıflandırılır. Uygun olduğu yerde, bu algoritmaların nöronların bir çok çeşidi de uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this work has been reached a method which is based on features of fingerprints patterns. In work method, fingerprint classification has been processed by using MATLAB software and then compared the result with previous methods. Results have proved the ability of the work method. Secondly it is morphological method so its accuracy is much better than other method. Feature extraction is performed using Co-occurrence matrix. Extracted features of the fingerprints are then classified by employing Artificial Neural Network. Many variants of neurons of these algorithms have been also implemented, wherever it is appropriate.
Benzer Tezler
- Esnek hesaplama yöntemleri ile parmak izi yüz biyometrik özelliklerinin ilişkilendirilmesi
Investigating relationships between fingerprint and face biometrics by soft computing based methods
NECLA ÖZKAYA
Doktora
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
- 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
- Producing secure multimodal biometric descriptors using artificial neural networks
Başlık çevirisi yok
RAGHAD SAEED HASAN
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DOĞU ÇAĞDAŞ ATİLLA
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞATAY AYDIN
- Image processing using cellular neural networks
Hücresel yapay sinir ağları ile görüntü işleme
ERTUĞRUL SAATÇI
Doktora
İngilizce
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiLondon South Bank UnıversıtyElektrik ve Elektronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEIL ALFORD
- Kullanıcının klavye kullanım alışkanlıkları analizi
On the user keyboard usage behavior analysis
MEHMET FİDE
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM