Geri Dön

An Automated fingerprint identification system based on self organizing feature maps classifier

Öz-düzenlemeli özellik haritaları sınıflandırıcısı üstüne kurulmuş otomatik parmak izi tanıma sistemi

  1. Tez No: 47198
  2. Yazar: GÜÇLÜ ONGUN
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. UĞUR HALICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Parmak İzi Tanıma, Parmak İzlerinin Sınıflandırılması, Öz-düzenlemeli Özellik Haritaları, Haritalar, Parmak izi, Sinir ağları, Yapay sinir ağları, Fingerprint Identification, Fingerprint Classification, Self- Organizing Feature Maps. m, Maps, Fingerprint, Nerve net, Artificial neural networks
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Öz ÖZ-DÜZENLEMELİ ÖZELLİK HARİTALARI SINIFLANDIRICISI ÜSTÜNE KURULMUŞ OTOMATİK PARMAK İZİ TANIMA SİSTEMİ Ongun, Güçlü Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Uğur Halıcı Eylül 1995, 68 sayfa Bu tezde, parmak izi sınıflanlandırma ve tanıma konusu incelenmiştir. Parmak izlerinin sınıflandırılması için, Öz-düzenlemeli Özellik Haritaları olarak adlandırılan bir yapay sinir ağı çeşidi kullanılmış ve sunulmuştur. Bozuk bölgeler içeren parmak izlerinin doğru sınırlandırılabilmesi için, bu yapay sinir ağının öğrenme ve sınıflandırma algoritmaları değiştirilmiştir. Bu amaç için 'belirsizlik' kavramı tanımlanmış ve algoritmalarda kullanılmıştır. Parmak izi sınıflandırma sistemi, parmak izi tanıma sistemiyle birlikte otomatik parmak izi tanıma sistemini oluşturmaktadır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT AN AUTOMATED FINGERPRINT IDENTIFICATION SYSTEM BASED ON SELF ORGANIZING FEATURE MAPS CLASSIFIER Ongun, Güçlü M. S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Uğur Halıcı September 1995, 68 pages In this thesis, the problem of fingerprint classification and identification is examined. A neural network structure based on Self Organizing Feature Maps (SOM) is proposed for fingerprint classification. To be able to handle fingerprint images having distorted regions, the SOM learning and classification algorithms are modified. For this purpose, the concept of 'uncertainty' is introduced and used in the modified algorithms. This fingerprint classifier together with a fingerprint identifier, constitute subsystems of an automated fingerprint identification system.

Benzer Tezler

  1. Öznitelik tabanlı otomatik parmakizi eşleme

    Başlık çevirisi yok

    ÖZLEM İNANDIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  2. Automatic fingerprint identification and classification

    Otomatik parmakizi tanıma ve sınıflandırma

    DEVRİM ÖNDER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METE SEVERCAN

  3. Manuel parmak izi sisteminin bilgisayar sistemine adaptasyonu ve karşılaştırılması

    The Matching (searching) processes and the adaptation of the manual fingerprint system over to the computer system

    ŞENER ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Adli TıpAnkara Üniversitesi

    Kriminalistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEVİN VURAL