Geri Dön

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

  1. Tez No: 386104
  2. Yazar: OMAR NAJEM
  3. Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. YURIY ALYEKSYEYENKOV
  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: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çankaya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 65

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

  1. Producing secure multimodal biometric descriptors using artificial neural networks

    Başlık çevirisi yok

    RAGHAD SAEED HASAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DOĞU ÇAĞDAŞ ATİLLA

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞATAY AYDIN

  2. 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

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU

  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. 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

  5. Pattern recognition and link prediction in networks via machine learning algorithms: Tenant mix case

    Ağdüzeneklerde makine öğrenmesi algoritmaları yoluyla örüntü tanılaması ve bağlantı tahminlemesi: Kiracı karması vakası

    CANER ASBAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İşletmeAtılım Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞULE TUZLUKAYA