Geri Dön

Detection and classification of fingerprints using artificial neural networks

Yapay sinir ağları kullanılarak parmak izinin algılanması ve sınıflandırılması

  1. Tez No: 168299
  2. Yazar: SERKAN KÖSE
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. TÜLAY YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET YAPAY SINIR AĞLARI KULLANILARAK PARMAK İZİNİN ALGILANMASI ve SINIFLANDIRILMASI Parmak izi tanımlama, kişiye özgü olduğu için, dünya genelinde yasal kanıt olarak kabul edilen en eski biyometrik uygulamalardan biridir. Parmak izi sınıflandırması genel olarak Henry Sınıflandırmasına dayanır. Bu sınıflandırma insan parmak izinin beş temel grup altında incelenmesini sağlamıştır. Henry Sınıflandırması ile, parmak izi tanımlama işlemlerinde, tüm veri tabanında tarama yapmak yerine sadece, oluşturulan bu alt sınıflarda tarama yapılarak tarama zamanında ciddi avantajlar sağlanmaktadır. Parmak izi sınıflandırması, öz (core), delta yapılan ile belirlenir. Bu tezde, parmak izi sınıflandırması, Henry sınıflandırmasına uygun olarak, ikili atımlı yapay sinir ağı (Pulse Coupled Neural Network - PCNN) ve MLP (Multi Layer Perceptron) yapay sinir ağlan ile denenmiştir, ikili Atımlı Yapy Sinir Ağı, görüntünün kullanılabilir özelliğini artırma ve görüntü inceltme işleminin doğrudan gri-seviye imajından yola çıkılarak yapılmasını sağlamaktadır. MLP ağı ise PCNN ağının çıkışında doğrudan sınıflandırma işlemini yapmak için kullanılmıştır, ikili görüntüler (binary image) için görüntü inceltme işlemlerinde PCNN ağı kullanılarak geleneksel metodlardaki görüntü işleme adım zamanında azalma sağlanmıştır. Dolayısı ile gerçek zamanlı parmak izi sınıflandırma işlemlerinde, görüntüyü işlemeye harcanan zamanda avantaj sağlanmış olur.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT DETECTION and CLASSIFICATION of FINGERPRINTS USING NEURAL NETWORKS Fingerprints are one of the most mature biometric technologies and are considered legitimate proofs of evidence in courts of law all over the world and believed to be unique to each person. Classification of fingerprints generally based on Henry classification. Use of the Henry classification Scheme retains the main advantage of allowing to search in a particular cluster of fingerprints in the database. This speeds up the processing at the final stage by reducing the number of comparisons with the database for fingerprint identification cases. Classification of fingerprints to five Henry classes is according to the coarse structure of the ridges, mainly core and delta points, which appear in loop and whorl fingerprints. This thesis proposes a method for Henry classification of fingerprints with a Pulse Coupled Neural Network and a Multi Layer Perceptron. Pulse coupled Neural Network is used for image enhancement and image thinning directly from a gray-level bitmap image. Multi Layer Perceptron is used for the classification stage. By using PCNN for image thinning operations directly for binary images, there is no need to process the image by the traditional methods. So it is an advantage for real time classification cases by reducing the image proccessing time for the classifier. The database used in this thesis is consist of 100 realistic fingerprints divided into five fingerprint classes informly.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    232325

    Yüz tanıma problemine karma yöntemlerin uygulanması

    Application of hybrid techniques to face recognition problem

    ERGÜN GÜMÜŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERTBAŞ

  2. 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

  3. Tez No

    75834

    Enhancement and preprocessing techniques for ridge extraction in fingerprint images

    Parmak izi iyileştirme ve ön işleme teknikleri

    ERKUT ALKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR HALICI

  4. Tez No

    78293

    Kamu düzeninin sağlanması ve suçların aydınlatılmasında teknolojik gelişmelerin önemi ve yeri

    Securing of the public order and the importance and status of the technological developments in the clarification of criminal offenses

    İSMAİL BİLGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İRFAN GÜNEY

  5. Tez No

    166565

    Örme kumaşlardaki üretim hatalarının görüntü işleme teknikleri ile otomatik tespiti ve sınıflandırılması

    Automatic fault detection and classification of knitted fabrics using image processing techniques

    VOLKAN ATMACA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL

    DOÇ. DR. NURAY UÇAR

Geri Dön