Yapay sinir ağları ve parmak izi analizi yöntemi ile kimlik tayini

Abstract

Günümüzde parmak izlerinin güvenlik ve adli olaylarda kimlik tespiti için oldukça önemli bir rol oynadığı yadsınamaz bir gerçektir. Bu çalışmada, parmak izlerinin yapay sinir ağları yapısı kullanılarak kayıt, sınıflandırma ve analizi yapılmıştır. Bu amaçla internet veri tabanından ve gerçek kişilerden alınan parmak izleri karma olarak kullanılmış ve parmak izi görüntüleri, bilgisayar ortamında işlenerek parmak izlerinin öz nitelik bilgileri elde edilmiştir. Anılan öz nitelik bilgilerinin kullanılması ile istatistik analizler yapılmış ve sonuçlar oluşturulan yapay sinir ağları tarafından öğrenilmiş ve/veya sınanmıştır._x000B_Deneysel çalışmada kullanılan parmak izlerinin kusursuz olmaması nedeni ile yapay sinir ağları için kullanılacak eğitim setindeki kayıt sayısının artması uygulama başarısını düşürmüş olsa da uygulama sonucunda elde edilen başarı %90-93 aralığındadır. Bu alanda yapılan diğer çalışmalar incelendiğinde, literatürde yer alan benzer uygulamaların başarı yüzdesinin %90-95 aralığında olduğu görülmektedir. Bu kapsamda, yapılan çalışmanın farklı yöntemlerin uygulandığı sistemlerle karşılaştırıldığında yeterli başarı seviyesinde olduğu söylenebilir. Today, it is an undeniable fact that fingerprints play quite important role in the areas of security and forensic investigation for authentication. In this work, a set of fingerprints are recorded, classified and analyzed using artificial neural network (ANN) structure. For this purpose, fingerprints taken from both internet database and real individuals are used together, and the attributes of these fingerprint images are extracted after processing. Beforementioned attributes are used in the statistical analysis and the resulted data are trained and/or tested by artificial neural networks._x000B_As a result of not being perfect, the increase in the number of fingerprint records used in the train set of the ANN reduces the success rate of the application, However, the success ratio at the end of this study is obtained between 90-93%. Compared with the similar studies published so far, it can be said that this study has the acceptable success level