Makine öğrenmesi teknikleri ile belge üzerinde mürekkep yaşlanma analizi
Document aging analysis with machine learning techniques
- Tez No: 812884
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 43
Özet
Kıymetli evrakta sahtecilik, genellikle daha önceden yazılmış bir belgenin benzer veya aynı mürekkep kullanılarak değiştirilmesine dayanan tahrifat yöntemlerini oluşturmaktadır. Bahsi geçen durumun gerçekleşmesi halinde adli tıp uzmanları farklı cihazlar kullanarak ilgili belge üzerinde çeşitli teknik incelemeler yapmaktadır. Bu incelemelerin temel amaçlarından biri de mürekkeplerin eskime derecelerinin birbirine göre farklılıklarını belirlemektir. Adli bilimlerde farklı amaçlar için de kullanılan Raman Spektrometresi bu alanda kullanılabilecek yöntemlerden biridir. Raman spektrometresi, moleküllerin titreşim enerji seviyeleri hakkında bilgi sağlar ve analiz edilen bölgenin spektral imza değerlerini sunar. Uzmanlar, elde edilen bilgilerle inceleme yapılan bölgedeki maddelerin birbirlerine göre ve madde içeriklerinde meydana gelen zamana bağlı değişimleri gözlemleyebilmektedir. Bu bilgilerden yararlanılarak çalışmamızda A4 kâğıt üzerine aynı kalem kullanılarak farklı zamanlarda örnek veriler oluşturulmuştur. Bu veriler eski ve yeni veriler olmak üzere iki gruba ayrıldı. Raman spektrumları, her iki numune verisi üzerinde 785 nm dalga boyu lazer ile alınmıştır. Kâğıt üzerinde mürekkep eskimesini tespit etmek için sıralı Keras modeli, KNN ve SVM algoritmaları kullanıldı. Sınıflandırma performansını daha doğru belirlemek için k-fold doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Cross validation ile doğruluk değeri sinir ağı için %97,42, KNN %98.71 ve SVM için %94.19 olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Forgery of valuable documents generally constitutes falsification methods based on altering a previously written document by using similar or identical ink. In the event of the aforementioned situation, forensic science experts conduct various technical examinations on the relevant document using different devices. One of the main purposes of these examinations is to determine the differences in the aging levels of the inks relative to each other. Raman Spectra, which is also used for different purposes in forensic sciences, is one of the methods that can be used in this field. The Raman spectrometer provides information about molecules' vibration energy levels and presents the analyzed region's spectral signature values. Experts can observe the time-dependent changes that occur in the substances in the region under investigation relative to each other and in the substance content through the information obtained. Utilizing this information, sample data were created at different times using the same pen on A4 paper in our study. These data were divided into two groups old and new data. Raman spectra were taken with a 785 nm wavelength laser on both sample data. Sequential Keras model, KNN, and SVM algorithms were used to detect ink aging on paper. The k-fold cross-validation method was used to determine the classification performance more accurately. Cross validation showed that the accuracy value was 97.42% for neural network, 98.71% for KNN and 94.19% for SVM.
Benzer Tezler
- Predicting stock movements with machine learning using textual data
Hisse senedi hareketlerinin makine öğrenmesi ile metinsel veri kullanılarak tahmin edilmesi
MERYEM ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilim ve TeknolojiBoğaziçi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ONUR DURAHİM
- Yaşanan terör olaylarını içeren büyük verinin makine öğrenmesi teknikleri ile analizi
Analysis of big data including terror terms with machine learning techniques
BARIŞ KARABAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ULAŞ
- Makine öğrenimi teknikleri kullanılarak orman yangını risk haritalarının oluşturulması: Antalya Şelale Şefliği örneği
Creating forest fire risk maps using machine learning techniques: The example of Antalya Şelale Şefliği
AYBİKE GÖKSU BEKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL RAKIP KARAŞ
- Konuşmacı tanıma metinsel kayıt ve analiz sisteminin oluşturulması
Creating a model for text-dependent speaker diarization
AMMAR AHMED ABDO SAEED
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgi ve Belge YönetimiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN GÜRÜLER
- Land cover and land use classification of multi-modal high-resolution satellite images using multi-task deep learning approach
Çok görevli derin öğrenme tekniği ile çok kipli yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıflandırılması
BURAK EKİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL