Automatic fingerprint identification and classification
Otomatik parmakizi tanıma ve sınıflandırma
- Tez No: 68460
- Danışmanlar: PROF. DR. METE SEVERCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Parmakizi, Karakteristik Bulma, Parmakizi Tanıma, Görüntü İşleme, Bilgisayarla Görü, Parmak izi, Fingerprint, Feature Extraction, Fingerprint Identification, Image Processing, Computer Vision. IV
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
öz OTOMATİK P ARMAKIZI TANIMA VE SINIFLANDIRMA Devrim Önder Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Mete Severcan Ocak, 1997, 77 sayfa Bu çalışmada bir otomatik parmakizi analiz, sınıflandırma ve tanıma sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem için, kullanıcıların tüm işlemlere müdahale etmesini sağlayan bir arabirim hazırlanmıştır. Parmakizleri özel donanımlar kullanılarak sayısal görüntülere dönüştürülür ve bir bilgisayar yardımıyla çeşitli işlemlerden geçirilir. Parmakizi görüntüleri her bir bloğu yaklaşık bir hat ve bir vadi yapısı içeren ızgara bloklarına bölünür. Bu bloklar varyans bölütleme yöntemi kullanılarak ön plan ve arka plan olmak üzere iki guruba ayrılır. Sistemde yapılacak işlemlerin başarısını arttırmak için parmakizi görüntüleri uyumlu histogram değiştirme ve doğrusal olmayan Fourier süzgeçleme yöntemleri kullanılarak iyileştirilir. Parmakizi tekil noktalarını belirlemek amacıyla blok doğrultusal görüntüler çıkartılır. Parmakizi örüntülerini beş ana sınıfa ayırmak için bu tekil noktalan kullanan bir sınıflandırma yöntemi geliştirilmiştir. Bu sınıflandırma yöntemi parmakizi veritabanını bölümlere ayırmak ve parmakizi eşleştirici ünitesinin işlem yoğunluğunu azaltmak için kullanılır. Parmakizlerindeki hatsonu ve çatalları (nitem) belirlemek amacıyla yöne dayalı hat izleme yöntemi kullanılır. Bir artişleme yöntemi yardımıyla ortaya çıkan yanlış nitemler atılır. Parmakizlerinin örüntü sınıflan ve doğru nitem bilgilerinin biraraya getirilmesiyleparmakizi tanıma kodlan üretilir. Bilinmeyen bir parmakizini parmakizi veritabanında aramak için o parmakizinin tanıma kodu üretilir ve veritabanındaki tüm diğer kodlarla karşılaştırılır. Parmakizi tanıma kodlarının karşılaştırılması her bir nitem benzerliğine belli bir puan verilip bunların toplanmasıyla yapılır. Karşılaştırma sonuçlan karşılaştırma puanlarının büyükten küçüğe sıralanmasıyla listelenir. Örüntü sınıflandırma ve nitem tabanlı parmakizi tanıma yöntemleri iki ayn veri tabanı için denenmiş ve ayrıntılı sonuçlar sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT AUTOMATIC FINGERPRINT IDENTIFICATION AND CLASSIFICATION Devrim Önder M. S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor : Prof. Dr. Mete Severcan January, 1997, 77 pages An automatic fingerprint analysis, classification and identification system is developed. A user interface which allows users to interfere with all processing steps is provided for this system. Fingerprints are converted into digital images using specific hardware and processed by a computer. Fingerprint images are divided into grid blocks each containing approximately one ridge and one valley pattern. These blocks are classified as foreground and background by performing variance segmentation algorithm. In order to improve the performance of subsequent operations, fingerprint image enhancement is performed by using adaptive histogram modification and nonlinear Fourier filtering. Block orientational images are obtained in order to detect fingerprint singularities. A classification algorithm which uses these singularities is developed to classify fingerprint patterns into five main classes. This classification method is used in partitioning the fingerprint database and reducing the work that must be performed by fingerprint matching unit. Ridge endings and ridge bifurcations of fingerprints (minutiae) are extracted by performing directional ridge following algorithm. A postprocessing algorithm is used in order to eliminate false minutia patterns. By combining fingerprint pattern classes and true minutiae, fingerprint identification codes are produced. In order to search an unknown fingerprint in the 111database these codes are used. Identification code of an unknown fingerprint is compared with all other codes in the database. Fingerprint identification code comparisons are performed by rating each minutia comparison and accumulating them. Comparison results are listed in descending order of comparison points. Pattern classification and minutia based fingerprint identification algorithms are tested for two different databases and detailed results are presented.
Benzer Tezler
- CNN-based text-independent automatic speaker identification
Evrişimsel sinir ağı tabanlı metinden bağımsız otomatik konuşmacı tanılama
MANDANA FASOUNAKI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- Akıllı parmak izi tanıma sistemi
Intelligent fingerprint recognition system
HAYATİ MURAT KARAKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN AVCI
- Gait-based gender classification using neutral and non-neutral gait sequences
Nötr veya nötr olmayan ardaşık yürüyüş tarzlarından davranış bağımlı cinsiyet klasifikasyonu
ZHYAR QAHHAR MAWLOOD
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHasan Kalyoncu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. CELAL KORAŞLI
DR. AZHIN TAHİR SABIR
- Enhancement and preprocessing techniques for ridge extraction in fingerprint images
Parmak izi iyileştirme ve ön işleme teknikleri
ERKUT ALKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR HALICI
- Yapay sinir ağları kullanarak parmakizi analizi
Fingerprint recognition by using neural networks
SÜHELDAL GÜRDAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKYAY KAYNAK