Geri Dön

Synthetic generation of fingerprints

Parmak izlerinin sentetik üretimi

PDF İndir

  1. Tez No: 631247
  2. Yazar: EMRE İRTEM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NESLİ ERDOĞMUŞ
  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: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Laboratuvar Hayvanları Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Parmak izleri her kişi için benzersizdir ve toplum tarafından kimlik tespiti amacıyla yaygın olarak kullanılmış ve kabul görmüştür. Parmak izleri, kağıt ve mürekkep kullanılarak toplanıp daha sonra digital ortama aktarılabilir ya da daha güncel olarak özel sensörler kullanılarak toplanılabilir. Ancak her iki durumda da özel olarak eğitilmiş uzman denetimine ihtiyaç vardır. Ayrıca parmak izleri kişisel bilgiler olduğu için kişisel verilerin korunmasına ilişkin yasalar ile korunmaktadır. Bu nedenle, kişilerin izni olmadan, gerçek parmak izlerinin toplanması ve paylaşılması zor ve yasadışıdır. Öte yandan, makina öğrenmesi görevlerinde başarılı olduğu kanıtlanan derin öğrenme sistemlerinin yüksek başarımlara ulaşması genellikle çok büyük eğitim kümelerine bağlıdır. Bu çalışmada, derin sistemlerin eğitimindeki veri açlığı sorununun üstesinden gelmek için model tabanlı yöntemler kullanılarak sentetik parmak izleri üretilmiştir. Bu amaçla, ilk olarak ana parmak izi görüntüleri oluşturulmuş ve daha sonra gerçek dünya bozulmaları uygulanarak birçok gösterim elde edilmiştir. Sentetik parmak izlerinin gerçekçiliği ve kullanılabilirliği, parmak izi sınıflandırma sisteminde denenmiş ve doğrulanmıştır. Bunun için, sentetik olarak üretilen verilerle ve veriler olmadan derin sinir ağları eğitilmiştir. Yapılan deneyler sonucunda, üretilen parmak izi görüntülerinin sınıflandırma sonuçlarını olumlu etkileyecek kadar gerçekçi olduğu ve sentetik olarak üretilen parmak izlerinin derin sistemlerin eğitiminde kullanımının umut verici olduğu gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Fingerprints are unique to each person and they have been widely used and accepted for identification purposes by the society. Fingerprints can be captured by using ink and paper to get a print and then digitizing it or more recently by using specialized sensors. But in both cases, trained specialist supervision is mostly needed. Moreover, since fingerprints are personal information, they are protected by the laws on personal data protection. Therefore, collection/sharing of real fingerprints is difficult and illegal without the consent of their owner. On the otherhand, deep learning systems that are proven to be very successfull in many machine learning task, usually depend on very large training sets to achive high accuracies. In this study, to overcome the data hunger problem for training deep neural networks, synthetic fingerprints are generated by using model-based methods. For this purpose, firstly master fingerprint images are generated and next many impressions are derived from them by applying real-world degradations. The realism and the usability of synthetic fingerprints are tried and validated using a fingerprint classification system. For which, a deep neural networks are trained with and without the synthetically generated data. As a result of the experiments, it is shown that the generated fingerprint images are realistic enough to positively effect the classification results and that the usage of the synthetically generated fingerprints in training deep systems are promising.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    709058

    Synthetic fingerprint generation with gans

    Sentetik parmak izlerinin ganlar ile üretimi

    VAHDETTİN ONUR KILINÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NESLİ ERDOĞMUŞ

  2. Tez No

    496584

    Reşadiye kaplıcasının genomik ve metaproteomik açıdan incelenmesi

    A genome and metaproteomic investigation of Resadiye spring

    MELİS ÇAKDİNLEYEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BiyokimyaGaziosmanpaşa Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE HİLAL ÇADIRCI

  3. Tez No

    767825

    Electrochemical investigations on functionalized 2D graphene, molybdenum disulfide, and nickel sulfide

    2 boyutlu işlevselleştirilmiş grafen, molibden disülfit, ve nikel sülfit üzerinde elektrokimyasal araştırmalar

    NAVID SOLATI ESKANDAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    KimyaKoç Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SARP KAYA

  4. Tez No

    465468

    Gamma ray spectra analysis for pulsed fast thermal neutron activation (PFTNA) of bulk coal samples

    Kömür örneklerinden PFTNA metodu ile aktivasyon sonucu elde edilen gama spektrumlarının analizi

    NERGİS YILDIZ ANGIN ATMACA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSKENDER ATİLLA REYHANCAN

  5. Tez No

    352381

    Microbiota analysis in dishwashers by using the next generation sequencing

    Bulaşık makinalarındaki mikrobiotanın belirlenmesinde yeni nesil dna dizi analiz tekniğinin kullanılması

    DUYGU KAVADARLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEVİN GÜL-KARAGÜLER

    PROF. DR. MELEK TÜTER

Geri Dön