Show simple item record

dc.contributor.advisorYıldırım, Tülay
dc.contributor.authorKöse, Serkan
dc.date.accessioned2020-12-29T06:47:55Z
dc.date.available2020-12-29T06:47:55Z
dc.date.submitted2005
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/339207
dc.description.abstractÖZET 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.
dc.description.abstractIV 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.en_US
dc.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectElektrik ve Elektronik Mühendisliğitr_TR
dc.subjectElectrical and Electronics Engineeringen_US
dc.titleDetection and classification of fingerprints using artificial neural networks
dc.title.alternativeYapay sinir ağları kullanılarak parmak izinin algılanması ve sınıflandırılması
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentDiğer
dc.identifier.yokid190236
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityYEDİTEPE ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid168299
dc.description.pages66
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/embargoedAccess