An Automated fingerprint identification system based on self organizing feature maps classifier
Öz-düzenlemeli özellik haritaları sınıflandırıcısı üstüne kurulmuş otomatik parmak izi tanıma sistemi
- Tez No: 47198
- Danışmanlar: DOÇ.DR. UĞUR HALICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Parmak İzi Tanıma, Parmak İzlerinin Sınıflandırılması, Öz-düzenlemeli Özellik Haritaları, Fingerprint Identification, Fingerprint Classification, Self- Organizing Feature Maps. m
- Yıl: 1995
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Öz ÖZ-DÜZENLEMELİ ÖZELLİK HARİTALARI SINIFLANDIRICISI ÜSTÜNE KURULMUŞ OTOMATİK PARMAK İZİ TANIMA SİSTEMİ Ongun, Güçlü Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Uğur Halıcı Eylül 1995, 68 sayfa Bu tezde, parmak izi sınıflanlandırma ve tanıma konusu incelenmiştir. Parmak izlerinin sınıflandırılması için, Öz-düzenlemeli Özellik Haritaları olarak adlandırılan bir yapay sinir ağı çeşidi kullanılmış ve sunulmuştur. Bozuk bölgeler içeren parmak izlerinin doğru sınırlandırılabilmesi için, bu yapay sinir ağının öğrenme ve sınıflandırma algoritmaları değiştirilmiştir. Bu amaç için 'belirsizlik' kavramı tanımlanmış ve algoritmalarda kullanılmıştır. Parmak izi sınıflandırma sistemi, parmak izi tanıma sistemiyle birlikte otomatik parmak izi tanıma sistemini oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT AN AUTOMATED FINGERPRINT IDENTIFICATION SYSTEM BASED ON SELF ORGANIZING FEATURE MAPS CLASSIFIER Ongun, Güçlü M. S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Uğur Halıcı September 1995, 68 pages In this thesis, the problem of fingerprint classification and identification is examined. A neural network structure based on Self Organizing Feature Maps (SOM) is proposed for fingerprint classification. To be able to handle fingerprint images having distorted regions, the SOM learning and classification algorithms are modified. For this purpose, the concept of 'uncertainty' is introduced and used in the modified algorithms. This fingerprint classifier together with a fingerprint identifier, constitute subsystems of an automated fingerprint identification system.
Benzer Tezler
- Parmakizi görüntülerinin model tabanlı yaklaşımla sıkıştırılması
Başlık çevirisi yok
İLKER ERSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. GÖKMEN MUHİTTİN
- Low-quality fingerprint identification model usingglobal map feature indication (gmfi) methodology
Global harita özellik göstergeleri (gmfı) metodolojisikullanarak düşük kaliteli parmak izi tanımlama modeli
NOAMAN AHMED YASEEN AL-FALAHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilim ve TeknolojiTürk Hava Kurumu ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YURIY ALYEKSYEYENKOV
- Biyometrik verilerin polinom interpolasyonu ile saklanması
Storing biometric data via polynomial interpolation
ASLIHAN AKPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERGÜN YARANERİ
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR
- Öznitelik tabanlı otomatik parmakizi eşleme
Başlık çevirisi yok
ÖZLEM İNANDIK
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Automatic fingerprint identification and classification
Otomatik parmakizi tanıma ve sınıflandırma
DEVRİM ÖNDER
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METE SEVERCAN