Geri Dön

Classification of fingerprints

Parmakizi sınıflandırması

  1. Tez No: 93444
  2. Yazar: BORA SUSMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Parmak İzi Sınıflandırma, Yapay Sinir Ağları, Öznitelik Çıkarma, Temel Bileşenler Çözümlemesi, Geri Yayılım, En Yakın Komşu, K- Ortalama, Özdüzenlemeli Öznitelik Haritaları, Öğrenen Vektör Nicelendirmesi, Soyut Seviyeli Sınırlandırıcı Birleştirici, Ölçüm Seviyeli Sınfılandıncı Birleştirici. IV, Parmak izi, Sınıflandırma, Fingerprint Classification, Neural Networks, Feature Extraction, Principle Component Analysis, Back Propagation, Nearest Neighbour, K-Means, Kohonen Self Organizing Feature Maps, Learning Vector Quantization, Classification Fusion, Abstract Level Combiner, Confidence Level Combiner. in, Fingerprint, Classification
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

oz PARMAK IZI SINIFLAMA Susmaz, Bora Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Uğur Halıcı Aralık 2000, 109 sayfa Bu çalışmada değişik tiplerde parmak izi sınıflandırma sistemleri ve bunların karşılaştırmaları sunulmuştur. Bütün sistemlerde öznitelik çıkarımı bir ön işleme adımı olarak yer almaktadır. Öznitelik çıkarma modülü olarak temel bileşenler çözümlemesi kullanılmıştır. Çıkarılan parmak izi öznitelikleri farklı algoritmalar uygulayan sınıflandırma sistemleri tarafından sınıflandırılmışlardır: En Yakın Komşu, K-Ortalama, Geri Yayılım, Özdüzenlemeli Öznitelik Haritaları, Öğrenen Vektör Nicelendirmesi. Uygun olan yerlerde algoritmaların değişik varyasyonları da uygulanmıştır. Performans arttırımı amacıyla soyut seviyeli ve ölçüm seviyeli sınırlandırıcı birleştiricileri kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT CLASSIFICATION OF FINGERPRINTS Susmaz, Bora M.S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor : Prof. Dr. Uğur Halıcı December 2000, 109 pages This thesis presents different types of fingerprint classification systems and their comparison. All of the systems have a pre-processing feature extraction stage. Feature extraction is performed using Principal Component Analysis. Extracted features of the fingerprints are then classified by employing different algorithms: Nearest Neighbour, K-Means, Back Propagation, Kohonen Self Organizing Feature Maps and Learning Vector Quantization. Many variants of these algorithms have also been implemented wherever it is appropriate. In order to improve classification performance, abstract level and confidence level classification combiners are implemented.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    168299

    Detection and classification of fingerprints using artificial neural networks

    Yapay sinir ağları kullanılarak parmak izinin algılanması ve sınıflandırılması

    SERKAN KÖSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYeditepe Üniversitesi

    DOÇ.DR. TÜLAY YILDIRIM

  2. Tez No

    166501

    Gauss karışım modelleri kullanılarak ses imzalarının sınıflandırılması

    Classification of audio fingerprints using Gaussian mixture models

    KADİR HERKİLOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL

  3. Tez No

    546128

    Kablosuz vericilerin açılma geçici rejim sinyallerine dayalı RF parmak izleri kullanılarak sınıflandırılması

    Classification of wireless devices using RF fingerprints based on turn-on transient signals

    MEMDUH KÖSE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZİYA TELATAR

  4. Tez No

    946942

    Literary fingerprints: Detection of book genre and author style using natural language processing and machine learning

    Edebi parmak izleri: Doğal dil işleme ve makine öğrenmesi yöntemleriyle kitap türü ve yazar anlatım tarzının belirlenmesi

    DOĞUKAN ÖZYURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Ekonomi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA TOPALLI

  5. Tez No

    177056

    Classification of virgin olive oils from different olive varieties and geographical regions by electronic nose and detection of adulteration

    Değişik zeytin tiplerinden ve coğrafi bölgelerden elde edilen sızma zeytinyağlarının elektronik burun ile sınıflandırılması ve tağşişin tespiti

    PINAR KADİROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Gıda Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FİGEN KOREL

    YRD. DOÇ. DR. FİGEN TOKATLI

    YRD. DOÇ. DR. BANU ÖZEN

Geri Dön