Direct pore-based identification for fingerprint matching process

Parmak izi kimliklendirme sürecincde por temellieşleştirme sistemi

PDF İndir

Tez No: 860525
Yazar: VEDAT DELİCAN
Danışmanlar: PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
Tez Türü: Doktora
Konular: Adli Tıp, Forensic Medicine
Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
Yıl: 2023
Dil: İngilizce
Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
Enstitü: Bilişim Enstitüsü
Ana Bilim Dalı: Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
Bilim Dalı: Bilgi ve Haberleşme Mühendisliği Bilim Dalı
Sayfa Sayısı: 125

Özet

Parmak izi, adli vakaların çözümünde en önemli bilimsel ispat araçlarından biri olarak kabul edilmektedir. Bu biyometrik özellik, her bireyin parmak uçlarında bulunan benzersiz ve tanımlayıcı desenlerden oluşmaktadır. Gelişen teknoloji ve adli bilimlerdeki ilerlemeler sayesinde, parmak izi analizi, adli soruşturmalarda ve suç mahallindeki delillerin analizinde hayati bir rol oynamaktadır.Her bireyin parmak izi desenleri yaşamın erken dönemlerinde gelişmeye başlar ve bir daha asla değişmemektedir. Bu durum, parmak izini olağanüstü bir kimliklendirme aracı haline getirmektedir.. Adli vakalarda parmak izi analizi, suç mahallindeki izleri, delilleri ve kanıtları çözümlemek için kullanılmaktadır. Bu analizler, suçun nasıl işlendiği konusunda ipuçları sağlamakla kalmaz, aynı zamanda suçlu veya suçluların kimliklerinin tespit edilmesine yardımcı olmaktadır. Bilgisayar tabanlı parmak izi kimliklendirme sistemleri, geleneksel yöntemlerden daha hızlı ve kesin sonuçlar elde etmekte ve büyük veri tabanlarında parmak izi karşılaştırmalarını kolaylaştırmaktadır. Bu sistemler, suç mahallinde bulunan parmak izi ile potansiyel şüphelilerin parmak izleri arasında bağlantılar kurar ve adli soruşturmalarda doğru sonuçlar elde etmeyi sağlamaktadır. Ayrıca, parmak izi analizi sadece suçlu tespitiyle sınırlı değildir. Kayıp kişilerin veya kurbanların kimlik tespiti, afet bölgelerinde kaybolanların bulunması gibi durumlarda da oldukça kullanışlı bir yöntem olarak karşımıza çıkmaktadır.. Bu nedenle, parmak izi analizi adalet sistemleri, güvenlik birimleri ve diğer ilgili kurumlar için vazgeçilmez bir araç haline gelmiştir. Parmak izleri, bireylerin kimliklerini benzersiz bir şekilde tanımlayabilen karmaşık ve özgün özelliklerdir. Bu tanımlama süreci, genellikle üç aşamalı bir yapıya sahiptir ve bu aşamalar papil hatlarının özellikleri, minutiae noktaları ve porlar gibi detaylı özellikler üzerinden gerçekleşmektedir. Birinci seviyede, her bireyin parmak izinde bulunan papil hatlarına odaklanılmaktadır. Papil hatları, parmak yüzeyindeki kabartı ve çıkıntılardır ve her insanın parmak izinde farklı bir şekil ve akış yönüne sahiptir. Bu akış yönleri ve şekiller, bir kişinin parmak izini diğerlerinden ayırt etmede önemli bir rol oynamaktadır. İkinci seviyede, minutiae noktaları incelenir. Minutiae noktaları, papil hatlarının kesildiği veya birleştiği noktalardır. Bu noktalar, dönüş noktaları, bifurkasyonlar veya nokta sonları gibi farklı türlerde olabilir. Minutiae noktaları da, parmak izinin benzersiz özelliklerini belirlemek için kullanılmaktadır. İki parmak izi arasındaki benzersizlik genellikle bu noktaların türleri ve konumları arasındaki farklardan kaynaklanır. Üçüncü seviyede ise porlar dikkate alınmaktadır. Porlar, parmak yüzeyinde bulunan küçük deliklerdir ve her parmak izinde farklı bir dağılıma sahiptirler. Bu deliklerin konumu ve sayısı da parmak izini tanımlamak için kullanılır. Bu üç seviye, parmak izi tanımlamanın temel bileşenlerini oluşturur. Bu detaylı inceleme ve analiz, parmak izlerinin yüksek derecede benzersiz olduğunu ve bireylerin güvenilir kimlik tespitinde kullanılabilecek etkili bir biyometrik yöntem olduğunu göstermektedir. Mevcut görüntüleme sistemlerinin parmak izi tespitinde yaşadığı bazı yetersizlikler ve por detaylarının istenilen seviyede olmaması, üçüncü seviye kimliklendirmenin yaygın kullanımını sınırlamaktadır. Bu faktörler, parmak izi tanıma teknolojisinin karşılaştığı zorluklara işaret etmektedir. Birincil sorunlardan biri, görüntüleme sistemlerinin parmak izlerini yeterince net ve detaylı bir şekilde yakalayamama ihtimalidir. Böyle bir süreç, görüntüleme sistemlerinin veri toplama sürecini zorlaştırabilir ve sonuç olarak parmak izinin tam ve doğru bir temsilini sağlamada zorluklar yaratabilmektedir. İkinci olarak, üçüncü seviye kimliklendirmenin temel dayanağı olan por detaylarının istenilen seviyede olmaması, kimliklendirme sisteminin güvenilirliğini etkileyebilmektedir. Porlar, parmak izlerinde benzersiz özellikler sağlayan kritik noktalardır. Ancak, bazı durumlarda porların yeterince belirgin olmaması veya görüntüleme sistemlerinin bu noktaları doğru şekilde algılayamaması, tanıma doğruluğunu azaltabimektedir. Bu yetersizlikler, parmak izi tanıma teknolojisinin geliştirilmesi ve güvenilirliğinin artırılması gerekliliğini de vurgulamaktadır. Görüntüleme sistemlerinin daha hassas hale getirilmesi, farklı koşullarda bile daha net ve detaylı görüntülerin elde edilmesi için önemlidir. Aynı zamanda, por detaylarının daha güvenilir bir şekilde yakalanması ve işlenmesi için algoritmaların ve veri analiz yöntemlerinin geliştirilmesi öenm arz etmektedir. Bu çözüm odaklı yaklaşımlar sayesinde, üçüncü seviye kimliklendirme potansiyelini daha fazla gerçekleştirebilir ve parmak izi tanıma teknolojisinin güvenilirliği ve yaygın kullanılabilirliği artırılabilir. Faili meçhul veri tabanında yer alan porlara dayalı görüntülü parmak izi kayıtlarının herhangi bir objektif değerlendirme kriterine tabi tutulmadan sadece depolanması, parmak izi analizi ve kimliklendirme alanında yürütülecek potansiyel çalışmaların önemini açıkça ortaya koymaktadır. Bu bağlamda, söz konusu veri tabanındaki eksik bilgilerin varlığı, bu alandaki derinlemesine araştırmaların kaçınılmazlığını vurgulamaktadır. Porlara dayalı görüntülü parmak izleri, bireylerin benzersiz biyometrik özelliklerini yansıtan kritik verileri içermektedir. Ancak bu verilerin sadece depolanarak herhangi bir değerlendirme sürecine tabi tutulmadan saklanması, bu alanda yeni yöntemlerin geliştirilmesi ve güncel teknolojilerin optimize edilmesi açısından oldukça önemlidir. Herhangi bir değerlendirmeye tabi tutulmayan por görüntüsü detayına sahip olay yeri parmak izi kayıtlarının veri tabanında yer alması, araştırmacıların parmak izi analizi konusundaki mevcut sınırlamaları ve zorlukları daha iyi anlamalarını sağlamaktadır. Bu eksiklikler, yeni yaklaşımların ve tekniklerin ortaya çıkmasına yol açarak parmak izi analizindeki doğruluk, kesinlik ve güvenilirliği artırma potansiyeli sunmaktadır. Bu bağlamda, veri tabanındaki porlara dayalı görüntülü parmak izi kayıtlarının sistematik bir şekilde incelenmesi ve analiz edilmesi, parmak izi tabanlı kimliklendirme sistemlerinin geliştirilmesi ve güçlendirilmesi için kritik öneme sahiptir. Araştırmacılar, bu eksik verileri kullanarak yeni algoritmaların ve yöntemlerin oluşturulmasına odaklanarak, adli soruşturma süreçlerinin iyileştirilmesi ve güvenlik alanında daha etkin çözümlerin bulunması yolunda adımlar atabilir. Faili meçhul veri tabanındaki porlara dayalı görüntülü parmak izi kayıtlarının değerlendirme kriterlerine tabi tutulmadan korunması, parmak izi analizi ve kimliklendirme alanındaki ilerlemenin temel taşıdır. Bu kayıtların dikkatli bir şekilde incelenmesi, daha güvenilir ve etkili güvenlik uygulamalarının geliştirilmesine katkıda bulunabilir. Yapılan araştırma, geleneksel parmak izi kimliklendirme yöntemlerinin ötesine geçerek, yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır. Bu çalışmada, klasik parmak izi kimliklendirme metotlarından farklı olarak porların daha ayrıntılı bir şekilde incelendiği hiperspektral bir görüntüleme sistemi olan“DocuCenter NIRVIS”cihazını ve“Projectina Image Acquisition-7000”yazılımını kullanarak özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti, parmak izi eşleştirmesi için geliştirilen doğrudan por tabanlı bir kimliklendirme sistemi için temel oluşturmuştur. Geleneksel parmak izi kimliklendirme yöntemleri genellikle deri yüzeyinin genel özelliklerini kullanarak çalışırken, bu araştırma hiperspektral görüntüleme ile porlara odaklanmaktadır. Hiperspektral görüntüleme, farklı dalga boylarında yüksek çözünürlüklü görüntüler elde ederek, porların daha ayrıntılı özelliklerini yakalayabilmektedir. Bu sayede, her bireyin parmak izindeki benzersiz por desenleri daha hassas bir şekilde analiz edilmiş ve kimliklendirme için daha güvenilir sonuçlar elde edilebilmiştir. DocuCenter NIRVIS cihazı ve Projectina Image Acquisition-7000 yazılımı, bu hiperspektral görüntüleme yaklaşımını kullanarak özel bir veri seti oluşturmuştur. Bu veri seti, farklı bireylerin parmak izlerinin hiperspektral görüntülerini içermekte ve her bir porun benzersiz özelliklerini yakalayan verileri içermektedir. Bu veri seti, por tabanlı kimliklendirme sisteminin geliştirilmesi ve test edilmesi için bir temel sağlamaktadır. Yapılan araştırma geleneksel parmak izi tanıma yöntemlerinin sınırlamalarını aşmak ve daha güvenilir, doğru ve hassas bir kimliklendirme sistemini sağlamak amacıyla yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Bu çalışma kapsamında, oluşturulan 1050 parmak izi veri setinde yer alan porlar,“Computer Vision Annotation Tool”adlı bir program aracılığıyla manuel olarak işaretlenmiştir. Bu aşama, her parmak izinin üzerinde bulunan porların belirlenmesini ve tanımlanmasını içermektedir. Manuel işaretlemenin kullanılması, porların hassas ve doğru bir şekilde belirlenmesini sağlamak amacıyla tercih edilmiştir. Porların işaretlenmesi aşamasının ardından, bir sonraki adımda iteratif en yakın nokta algoritması temelli bir puanlama sistemi uygulanmıştır. Bu algoritma, veri setindeki farklı parmak izlerini karşılaştırarak benzer por desenlerini tespit etmektedir. Bu sayede, bir parmak izinin içerdiği porların diğer parmak izlerindeki benzer por desenleriyle eşleştirilmesi sağlanmıştır. Bu adım, her bir porun benzersiz özelliklerinin belirlenmesini ve farklı parmak izleri arasında karşılaştırmalar yapılmasını sağlamaktadır. Puanlama sistemi, iteratif en yakın nokta algoritması tarafından bulunan benzer por eşleştirmelerini değerlendirmiştir. Her bir eşleştirme için bir puan hesaplanmış olup bu puan porların ne kadar benzer olduğunu göstermektedir. Yüksek puan alan eşleştirmeler, farklı parmak izleri arasındaki ortak por desenlerini belirlemek için kullanılmıştır. Bu aşama, parmak izleri arasında daha kesin eşleştirmelerin yapıldığı ve olay yerindeki parmak izlerinin tespit edildiği kritik bir aşamadır. Çalışma manuel olarak işaretlenen porların, iteratif en yakın nokta algoritmasına dayalı puanlama sistemi kullanılarak başarılı bir şekilde analiz edilmesini sağlamaktadır. Bu yaklaşım, parmak izi eşleştirmesinde daha doğru sonuçların elde edilmesine olanak tanırken, olay yeri parmak izlerinin belirlenmesinde de önemli bir adımı temsil etmektedir. Yapılan analizler sonucunda elde edilen bulgular, incelenen gözeneklerin miktarı ile işaretlemenin kesinliği arasında doğrudan bir korelasyon olduğunu açıkça ortaya koymuştur. Bu bulgular, parmak izi verilerinin daha etkili bir şekilde işaretlenmesinin, sonuçların güvenilirliği ve eşleşme başarısını doğrudan etkilediğini göstermektedir. Elde edilen sonuçlara göre, incelenen por sayısının artması ve bu porların daha hassas bir şekilde işaretlenmesi, eşleşme puanlarında dikkate değer bir artışla sonuçlanmıştır. Yani, her bir parmak izindeki porların daha detaylı ve kesin bir şekilde belirlenmesi, parmak izi eşleştirmesinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmıştır. Bu bulgular, porların belirgin bir şekilde işaretlenmesinin, iteratif en yakın nokta algoritmasına dayalı puanlama sistemi tarafından kullanıldığında, parmak izleri arasındaki benzerliklerin daha doğru bir şekilde tespit edilmesini sağladığını göstermektedir. Porların daha iyi işaretlenmesi, bu eşleşme puanlarının yükselmesine neden olmuş ve algoritma daha güvenilir verilere dayalı olarak daha kesin eşleşmeleri belirleyebilmiştir. Bu bağlamda, çalışmanın temel sonuçları incelenen por sayısının artırılması ve por işaretlemelerinin hassasiyetinin artırılmasıyla parmak izi eşleştirme sisteminin başarısının arttığını göstermektedir. Aynı zamanda, yapılan sorgulama sonuçları, eşleşen parmak izlerinin ardından gelen veri tabanındaki diğer sıralı parmak izlerinin puanlarının belirgin bir şekilde daha düşük olduğunu açıkça göstermektedir. Bu durum, önerilen por tabanlı kimliklendirme yaklaşımının etkinliğini ve diğer yöntemlere kıyasla üstünlüğünü vurgulamaktadır. Elde edilen sonuçlara göre, eşleşen parmak izleri için yüksek puanlar elde edilirken, sonrasında gelen diğer parmak izleri için puanların belirgin bir şekilde düşük olduğu görülmüştür. Bu durum, önerilen por tabanlı yaklaşımın, benzersiz por desenlerini daha etkili bir şekilde kimliklendirme ve eşleştirme yeteneğini yansıtmaktadır. Bu sonuçlar, çalışmanın geleneksel parmak izi kimliklendirme yöntemlerindeki eksiklikleri ele aldığını ve bu eksiklikleri gidermek için yeni bir yaklaşım sunduğunu göstermektedir. Özellikle gelişmiş hiperspektral görüntüleme teknolojisinin kullanılması, porların daha net ve ayrıntılı bir şekilde işaretlenmesini mümkün kılarak, parmak izi eşleştirmesinde daha yüksek bir doğruluk elde etmede önemli bir rol oynamaktadır. Çalışmanın vurguladığı gibi, porların ayrıntılı analizi ve benzer por desenlerinin doğru bir şekilde tespiti, parmak izi kimliklendirmesinin güvenilirliğini artırabilir. Bu nedenle, geliştirilen por tabanlı yaklaşımın, parmak izi kimliklendirme alanında daha doğru, hassas ve güvenilir sonuçlar elde etme potansiyelini ortaya koyduğunu söyleyebiliriz.

Özet (Çeviri)

Fingerprint, is considered one of the most crucial scientific tools in solving criminal cases. This biometric feature is composed of unique and distinctive patterns found on the fingertips of each individual. With advancing technology and progress in forensic sciences, fingerprint analysis plays a vital role in forensic investigations and the analysis of evidence at crime scenes. The fingerprint patterns of each individual start to develop in early stagesof life and never change thereafter. This fact makes fingerprints an exceptional means of identification. In criminal cases, fingerprint analysis is used to decipher traces, evidence, and clues at crime scenes. These analyses not only provide insights into how a crime was committed but also assist in identifying the culprits or individuals involved. Computer-based fingerprint identification systems yield faster and more accurate results compared to traditional methods, making fingerprint comparisons in large databases easier. These systems establish connections between fingerprints found at crime scenes and potential suspects' fingerprints, ensuring accurate results in forensic investigations. Furthermore, fingerprint analysis is not limited to criminal identification. It also proves highly useful in situations like identifying missing persons or victims and locating individuals lost in disaster areas. Therefore, fingerprint analysis has become an indispensable tool for justice systems, security agencies, and related institutions. Fingerprints are complex and unique characteristics that can uniquely identify individuals. This identification process typically consists of three levels, involving the features of ridge patterns, minutiae points, and pores. In the first level, the focus is on the ridge patterns present on the fingertips of each individual. Ridge patterns are raised areas on the fingertip surface and possess distinct shapes and flow directions for each person. These flow directions and shapes play a significant role in distinguishing one person's fingerprint from another's. In the second level, minutiae points are examined. Minutiae points are locations where ridge patterns intersect or bifurcate. These points can take various forms such as ridge endings, bifurcations, or ridge dots. Minutiae points are also utilized to determine the unique features of a fingerprint. The distinctiveness between two fingerprints often arises from differences in the types and positions of these points. The third level involves considering pores. Pores are tiny holes on the fingertip surface and have unique distributions in each fingerprint. The location and number of these holes are also used for fingerprint identification. These three levels constitute the fundamental components of fingerprint identification. This detailed examination and analysis demonstrate the high uniqueness of fingerprints and their effectiveness as a reliable biometric method for identity verification. However, there are some limitations and challenges faced by fingerprint identification technology. One primary issue is the potential inability of imaging systems to capture fingerprints with sufficient clarity and detail. Such a process can complicate data collection for imaging systems and consequently hinder providing a complete and accurate representation of fingerprints. Secondly, the insufficient level of porosity details for the third-level identification limits the widespread use of this form of identification. These factors highlight the challenges faced by fingerprint recognition technology. It's essential to enhance the sensitivity of imaging systems to obtain clearer and more detailed images even under varying conditions. Additionally, developing algorithms and data analysis methods to capture and process pore details more reliably is crucial. These solution-oriented approaches can unleash the potential of third-level identification, improving the reliability and widespread use of fingerprint recognition technology. Preserving pore-based fingerprint records in the unsolved cases database without subjecting them to any objective evaluation criteria underscores the importance of potential research in fingerprint analysis and identification. In this context, the presence of missing information in the said database emphasizes the inevitability of in-depth research in this field. Fingerprints captured in image records based on pores alone contain critical data reflecting individuals' unique biometric features. However, storing this data without subjecting it to any assessment process is of great significance for developing new methods and optimizing current technologies in the field of fingerprint analysis and identification. This way, the existence of incomplete data in the database highlights the necessity for comprehensive research in this area. Such gaps pave the way for the emergence of novel approaches and techniques, thereby enhancing the accuracy, precision, and reliability of fingerprint analysis. In this context, systematic examination and analysis of image records based on pores in the database are crucial for the development and reinforcement of fingerprint-based identification systems. The scientific community can focus on creating new algorithms and methods using this missing data, taking steps toward improving the forensic investigation process and finding more effective solutions in the field of security. Preserving image records based on pores in the unsolved cases database without subjecting them to evaluation criteria is the cornerstone of progress in fingerprint analysis and identification. Careful examination of these records can contribute to the development of more reliable and effective security applications. The research presented offers an innovative approach that goes beyond traditional fingerprint identification methods. In this study, an original dataset was created using a hyperspectral imaging system called“DocuCenter NIRVIS”and the“Projectina Image Acquisition-7000”software, where pores are more thoroughly examined compared to classical fingerprint identification methods. This dataset served as a foundation for a direct pore-based identification system developed for fingerprint matching. While traditional fingerprint identification methods generally rely on general skin surface characteristics, this research emphasizes the focus on pores using hyperspectral imaging. Hyperspectral imaging provides high-resolution images at different wavelengths, allowing for more detailed pore features to be captured. This enabled a more precise analysis of the unique pore patterns of each individual's fingerprint, leading to more reliable identification results. The DocuCenter NIRVIS device and the Projectina Image Acquisition-7000 software created a unique dataset using this hyperspectral imaging approach. This dataset includes hyperspectral images of fingerprints from different individuals, capturing data that defines the unique features of each pore. This dataset forms the basis for the development and testing of a direct pore-based identification system for fingerprint matching. The research presented offers a novel approach aiming to overcome the limitations of traditional fingerprint identification methods and provide a more accurate, precise, and reliable identification system. In this study, pores within the created dataset of 1050 fingerprint images were manually marked using the“Computer Vision Annotation Tool.”This stage involves identifying and labeling each pore on each fingerprint. Manual marking was chosen to ensure the accurate and precise identification of pores. Following pore marking, an iterative nearest neighbor algorithm-based scoring system was applied. This algorithm identifies similar pore patterns by comparing different fingerprints within the dataset. This enables the matching of the pores contained in one fingerprint with similar pore patterns in other fingerprints. This step allows for the determination of the unique features of each pore and the comparison of various fingerprints. The scoring system evaluates the similar pore matches identified by the iterative nearest neighbor algorithm. A score is calculated for each match, indicating the degree of similarity between the pores. High-scoring matches are used to identify common pore patterns between different fingerprints. This stage is critical for making more precise matches between different fingerprints and identifying crime scene fingerprints. The research ensures that manually marked pores are successfully analyzed using the iterative nearest neighbor algorithm-based scoring system. This approach not only results in more accurate fingerprint matching but also represents a crucial step in identifying crime scene fingerprints. According to the findings obtained, there is a direct correlation between the number of analyzed pores and the accuracy of marking. These results clearly demonstrate that more detailed and accurate marking of pores directly impacts the reliability and success of matches. The results indicate that increasing the number of analyzed pores and enhancing the accuracy of their marking led to a significant increase in match scores. In other words, more detailed and accurate identification of each pore on each fingerprint has improved the accuracy and reliability of fingerprint matching. These findings demonstrate that precise marking of pores improves the detection of similar patterns and enhances the accuracy of the matching algorithm, leading to more reliable results.Additionally, the query results indicate that the scores for subsequent ranked fingerprint images in the database are notably lower after matching fingerprints. This emphasizes the effectiveness and superiority of the proposed pore-based identification approach compared to other methods. The results show that high scores are achieved for matching fingerprints, while the scores for subsequent fingerprint images in the database are notably lower. This observation highlights the effectiveness of the proposed pore-based approach in identifying and matching unique pore patterns more effectively than other methods. As the study highlights, the detailed analysis of pores and the accurate identification of similar pore patterns contribute to enhancing the accuracy and reliability of fingerprint identification. Therefore, the developed pore-based approach has the potential to yield more accurate, precise, and reliable results in fingerprint identification.

Benzer Tezler

Tez No
335901
Nanomalzemeler kullanılarak üretilen düzplaka membranların ve membran biyoreaktörlerde (MBR) kullanılması ve biyokirlenme davranışları
Fabrication of flat-sheet membranes with using nanomaterials and its applications at membrane bioreactor (MBR) systems and biofouling behaviors
BAHAR TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Çevre Mühendisliği İstanbul Teknik Üniversitesi
Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL KOYUNCU
Tez No
356143
Sıkıştırılmış zeminlerde donma-çözülme olayının deneysel incelenmesi
Experimental i̇nvestigation of freeze and thaw on compacted soils
ADEM IŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
İnşaat Mühendisliği İstanbul Teknik Üniversitesi
İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RECEP İYİSAN
Tez No
878865
Pore structure analysis of lime plasters through inverse characterization based on sound propagation model and laboratory tests
Ses yayılım modeline dayalı ters karakterizasyon ve laboratuvar testleri ile kireç sıvalarının gözenek yapısı analizi
IŞIN MERİÇ NURSAL
Doktora
İngilizce
2024
Mimarlık Orta Doğu Teknik Üniversitesi
Mimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE DUMAN
PROF. DR. MEHMET ÇALIŞKAN
Tez No
612278
Performance based assessment of number of equivalent uniform cyclic stress scheme
Eşdeğer çevrimsel gerilme sayısının performansa dayalı belirlenmesi
ERAY ALTINCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İnşaat Mühendisliği Orta Doğu Teknik Üniversitesi
İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL ÖNDER ÇETİN
Tez No
713563
Fabrication of nickel based electro-active materials with anodic oxidation of different substrates in sub molten koh for supercapacitor applications
Süper kapasitör uygulamaları için yarı ergiyik koh içerisinde anodik oksidasyon ile nikel esaslı elektroaktif oksitlerin değişik taban malzemeleri üzerinde üretimi ve tanımlanması
NOURHAN MOHAMED
Doktora
İngilizce
2022
Bilim ve Teknoloji İstanbul Teknik Üniversitesi
Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. MUSTAFA KAMİL ÜRGEN

Geri Dön