Makine öğrenmesi teknikleri ile belge üzerinde mürekkep yaşlanma analizi
Document aging analysis with machine learning techniques
Yazar: KÜBRA GÜRBÜZ GÖÇMEN
Danışman: DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI
İstanbul Ticaret Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Raman spektroskopisi = Raman spectroscopy

Özet:
Kıymetli evrakta sahtecilik, genellikle daha önceden yazılmış bir belgenin benzer veya aynı mürekkep kullanılarak değiştirilmesine dayanan tahrifat yöntemlerini oluşturmaktadır. Bahsi geçen durumun gerçekleşmesi halinde adli tıp uzmanları farklı cihazlar kullanarak ilgili belge üzerinde çeşitli teknik incelemeler yapmaktadır. Bu incelemelerin temel amaçlarından biri de mürekkeplerin eskime derecelerinin birbirine göre farklılıklarını belirlemektir. Adli bilimlerde farklı amaçlar için de kullanılan Raman Spektrometresi bu alanda kullanılabilecek yöntemlerden biridir. Raman spektrometresi, moleküllerin titreşim enerji seviyeleri hakkında bilgi sağlar ve analiz edilen bölgenin spektral imza değerlerini sunar. Uzmanlar, elde edilen bilgilerle inceleme yapılan bölgedeki maddelerin birbirlerine göre ve madde içeriklerinde meydana gelen zamana bağlı değişimleri gözlemleyebilmektedir. Bu bilgilerden yararlanılarak çalışmamızda A4 kâğıt üzerine aynı kalem kullanılarak farklı zamanlarda örnek veriler oluşturulmuştur. Bu veriler eski ve yeni veriler olmak üzere iki gruba ayrıldı. Raman spektrumları, her iki numune verisi üzerinde 785 nm dalga boyu lazer ile alınmıştır. Kâğıt üzerinde mürekkep eskimesini tespit etmek için sıralı Keras modeli, KNN ve SVM algoritmaları kullanıldı. Sınıflandırma performansını daha doğru belirlemek için k-fold doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Cross validation ile doğruluk değeri sinir ağı için %97,42, KNN %98.71 ve SVM için %94.19 olduğunu göstermiştir.

Abstract:
Forgery of valuable documents generally constitutes falsification methods based on altering a previously written document by using similar or identical ink. In the event of the aforementioned situation, forensic science experts conduct various technical examinations on the relevant document using different devices. One of the main purposes of these examinations is to determine the differences in the aging levels of the inks relative to each other. Raman Spectra, which is also used for different purposes in forensic sciences, is one of the methods that can be used in this field. The Raman spectrometer provides information about molecules' vibration energy levels and presents the analyzed region's spectral signature values. Experts can observe the time-dependent changes that occur in the substances in the region under investigation relative to each other and in the substance content through the information obtained. Utilizing this information, sample data were created at different times using the same pen on A4 paper in our study. These data were divided into two groups old and new data. Raman spectra were taken with a 785 nm wavelength laser on both sample data. Sequential Keras model, KNN, and SVM algorithms were used to detect ink aging on paper. The k-fold cross-validation method was used to determine the classification performance more accurately.  Cross validation showed that the accuracy value was 97.42% for neural network, 98.71% for KNN and 94.19% for SVM.