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, 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
  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: 110

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

    357059

    Ninhidrinin schiff bazı oluşturma özelliğinden faydalanarak parmak izi tayini işleminde kullanılması

    Taking advantage of creating features of schiff base of the ninhydrin using on determination process of fingerprints

    FATİH GÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    KimyaSelçuk Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERSİN GÜLER

  3. Tez No

    395537

    Dalgacık dönümü ve istatistiksel ölçümler kullanarak parmak izi tanımı

    Fingerprint identification by using wavelet transform and statistical texture measur

    THAER SULTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. REZA ZARE HASSANPOUR

  4. Tez No

    431074

    Ninhidrin'in gözenekli yüzeylerde vücut izi tayininde kullanılması ve gözeneksiz yüzeylerde uygulanan süper glu yöntemi ile oluşan vücut izlerinin ant ile boyanarak görünür hale getirilmesi

    Ni̇nhi̇dri̇n solution on porous surfaces in the determination of bodymarks and making bodymarks resulted from super glu method on the non-porous surfaces appear by dying with ant chemical

    MEHMET ZİYA HACIMURTAZAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    KimyaRecep Tayyip Erdoğan Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM FAİZ

  5. 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

Geri Dön