Deep learning in fingerprint analysis
Parmak izi analizinde derin öğrenme
- Tez No: 631248
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NESLİ ERDOĞMUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Parmak izleri, en yaygın kullanılan kişisel kimlik saptama özelliklerinden biridir. Kişiye özgü oldukları için, adli vakalarda önemli bir rol oynarlar. Uzun yıllar boyunca, kimlik tespit işlemleri insan operatörler tarafından gerçekleştirilmiştir. Ancak, teknolojik gelişmelerle birlikte, otomatik parmak izi tanıma sistemleri ortaya çıkmış ve nüfustaki artış, bu sistemlerin sağlamlıklarının önemini artırmıştır. Diğer yandan, derin öğrenme, bilgisayarla görü alanında birçok etkileyici gelişmeye yol açmıştır. Parmak izi analizi aslında görüntü işleme ve bilgisayarla görü kapsamındadır; ancak, parmak izi analizinde derin öğrenmenin kullanımı oldukça sınırlıdır. Bu çalışma, otomatik parmak izi tanıma sürecinin iki farklı aşamasında derin öğrenme tekniklerinin kullanılmasına odaklanmaktadır: Parmak izlerinin sınıflandırması ve parmak izi özellik noktalarının çıkarılması. Seçilen iki aşama için derin öğrenme sistemleri geliştirilmiş ve bu sistemler veri kümesi boyutu, farklı ağ mimarileri gibi çeşitli yönlere göre analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Fingerprints are one of the most widely used personal identification traits. They play a crucial role in forensics because they are considered to be unique to each person. For many years, the identification of individuals had been carried out by human operators. However, with technological developments, automated fingerprint recognition systems have arisen, and the growth in the population has increased the importance of their robustness. On the other hand, deep learning has led to many impressive developments in the area of computer vision. Fingerprint analysis is indeed in the scope of image processing and computer vision; however, the usage of deep learning in fingerprint analysis is rather limited. This study focuses on using deep learning techniques on two different stages of the automated fingerprint recognition pipeline: Fingerprint classification and fingerprint minutiae extraction. Deep learning systems are developed for those two selected stages and analysed with respect to several aspects such as dataset size and different network architectures.
Benzer Tezler
- 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
- Analysis of fingerprint matching performance with deep neural networks
Derin sinir ağları ile parmak izi eşleştirme performansı analizi
ALPER GÖÇEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NESLİ ERDOĞMUŞ
- Algısal özet fonksiyonları tabanlı derin öğrenme yöntemleri kullanılarak imgelerin sınıflandırılması
Classification of images by using deep learning methods based on perceptual hash functions
FATİH ÖZYURT
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENGİN AVCI
- Assembly kodu üzerinden doğal dil işleme ve yapay zeka ile zararlı yazılım tespiti
Malware detection through natural language processing and artificial intelligence on assembly codes
ALPER EĞİTMEN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SIRMA YAVUZ
PROF. DR. ALİ GÖKHAN YAVUZ
- Face recognition and person re-identification for person recognition
Kişi tanıma için yüz tanıma ve kişinin yeniden tanınması
EMRAH BAŞARAN
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN