On smartphone latent ear marks

Abstract

Kulak biyometrisi on yılı aşkın bir süredir dikkatleri çekiyor [3].Literaturde Kulak biyometrisiile ilgili birçok çalışma vardır. Kulak adli bilimler alanında uzun yıllar kimliktanımlama için kullanlmıştır. Olay yeri incelemelerinde geçerli parmak izinin olmadığıdurumlarda kulak izleri kimlik tespiti ve delil için sıklıkla kullanılır [51, 52]. Kulakbiyometrisi tanımlama teknolojisi, biyometri tanımlama alanında yeni bir konudur. Butezde SIFT algoritmasına dayanan bir kulak biyometrisi tanımlama sistemi sunulmuştur.SIFT algoritmasında kulak izlerinden çıkarılan özellikler, oluşturulan benzersiz şablonlabirlikte hesaplanır. Bu şablon nesneye ait özellikler içerir. Elde edilen sonuçlar, önerilensistemin doğru tanımlama oranını %99,72'ye yükselttiğini göstermektedir. Yakıngelecekte, kulak izlerine ait bu çalışmalar başka çalışmalar için yol gösterici olacaktır.Herkesin kullanımına açık hazır kulak fotoğrafları içeren veritabanı mevcuttur, ancakkulak izleri içeren hazır veritabanı bulunmamaktadır. Bu yüzden SIFT algoritması,oluşturulan kulak izi veritabanında test edilmiştir. Kulak izi fotoğrafı veritabanı 912 fotoğraftan oluşur. Her kulak için 4 ayrı fotoğraf üç ayrı oturumda, dört farklı markaya aittelefonla alınmıştır. Birinci ve ikinci oturumda 800 örnek, üçüncüsünde 112 örnek toplanmıştır. Bu veritabanındaki fotoğraflar, 29 kadn ve 21 erkek olmak üzere toplam 50 kişiyeait fotoğrafları içermektedir. Deney sonuçları, akıllı telefondaki gizli kulak izlerinin biyometriktanımlama için kullanlabileceğini göstermektedir. Akıllı telefonların üzerindekigizli kulak izleri iyi bir aydnlatma ile görünür hale gelmektedir. Böylece, akıllı telefonyüzeyindeki parmak izi doğrulamasına benzer şekilde kulak izi doğrulaması da yaplabilir.Kulak izi doğrulama başarı oranı akıllı telefonlardaki markalara göre değişmektedir.Çünkü akıllı telefonlarda kullanılan metaryaller birbirinden farklıdır. Aynı marka akıllıtelefonda kulak izi doğrulama başarı oranı farklıdır çünkü birisinde ekran koruyucusuvardır, diğerinde yoktur. Elde edilen sonuçlarda ekran koruyuculu iPhone 6 markaakıllı telefonun %99,94 başarı oranıyla en yüksek kulak izi doğrulama başarısına sahiptir.Gelecekte bu çalışmanın geliştirilmesi için kulak izi alınan birey sayısı artırılabilir. Farklıcoğrafyalardaki insanlar, genetik faktörlerin kulak izleri üzerindeki etkilerini araştırmakiçin kullanlabilir. Kulak izi alma periyotlar daha uzun olduğunda kulaktaki değişimlerdaha net görülebilir.

Ear biometric gets attention for more than ten years [3]. There are several studies in theliterature. They show that the earmarks are different for every person and comparativelyinvariant throughout in perpetuity. The earmark has been using in forensic sciences forperson recognition for many years. Throughout place of murder inquiries, earmarks areused to find the criminal. At the present times, earmarks are called evidence for thecrime scene [51, 52]. Ear biometric recognition technology is recently used for earmarkrecognition. In this thesis, SIFT algorithm is used in the system of the earmark recognition.The acquired data showed that the success rate of the earmark recognition system is99.72%. Results of this study can be used as a resource for future works. Many earimage databases are available online. So, they are accessible to researchers. On theother hand, there is not any earmark image database available. SIFT algorithm wastested using the earmark image database that created by the researcher. The databaseincludes 912 images belong to 50 individuals who are 29 women and 21 men. For eachear, four images were captured in three sessions by four different smartphones. 800samples were collected in the first two sessions and 112 samples in the third one. Theexperimental results stated that latent earmarks on the smartphone can be used forbiometric recognition. Latent earmarks on the smartphone are becoming visible under goodlighting. So, that earmark verification can be performed like fingerprint verification onthe smartphone. The success rate of earmark verification varies by different smartphonebrands. It is because the materials used on smartphones'screens are different from eachother. Also, success rates of earmark verification of a smartphone depend on whetherthe smartphone has the screen protector or not. The obtained results showed that theiPhone 6 with screen protector has the highest success rate with 99.94% among othersmartphones. In future, increasing the number of people can enhance this study. Peoplefrom different geographies can be used to investigate the effect of genetic factors on ears.The changes can be observed more clearly when the ear recording periods are longer.