Derin sinir ağları kullanarak parmak izi tanımada yeni yaklaşımlar
New approaches to fingerprint recognition using deep neural networks
Yazar: ORHAN KURBANOV
Danışman: DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
DERİN SİNİR AĞLARI KULLANARAK PARMAK İZİ TANIMADA YENİ YAKLAŞIMLAR
Orhan KURBANOV
Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü 
Yüksek Lisans Tezi, Temmuz 2018
Danışman: Doç. Dr. Alper BAŞTÜRK
ÖZET
Bu tez çalışmasında derin sinir ağları kullanılarak parmak izi tanınması işlemi gerçekleştirilmiştir. Derin sinir ağı yapısını oluşturmak üzere iki adet özdevinimli kodlayıcı ve bir adet softmax sınıflandırıcı katman kullanılmıştır. Geliştirilen derin sinir ağı mimarisi grafik işlemci üzerinde eğitilmiş, böylece gereksinim duyulan süre azaltılmıştır. Kullanılan veri seti 165 farklı parmağa ait dörder adet parmak izi görüntüsünden oluşturulmuştur. Veri setindeki görüntüler ayrıca yedi farklı derecede döndürülerek hem sistemin farklı açılarda dönmüş parmak izi görüntülerini de tespit edebilmesi sağlanmış, hem de daha geniş bir veri kümesi elde edilmiştir. Genişletilmiş veri setindeki görüntüler farklı yönelme özelliklerine sahip Gabor süzgeçleri ile süzgeçlenerek literatürde "Fingercode" olarak bilinen parmak izi özellik vektörleri elde edilmiş ve bu özellik vektörlerinden oluşan veri seti kullanılarak derin sinir ağı eğitilmiştir. Sistem test edildikten sonra %98.31 oranında doğru tanıma başarısı elde edildiği gözlemlenmiştir.  Elde edilen sonuçlar derin sinir ağlarının parmak izi tanımak üzere kullanılabileceğini göstermektedir. Ayrıca bu tez çalışmasında aynı veri seti destek vektör makineleri (SVM), k-en yakın komşular (KNN), Naive-Bayes sınıflandırıcısı (NB), karar ağacı öğrenme (DT) yöntemleri ile de test edilerek derin sinir ağları ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak bu yöntemler içerisinde en başarılı sonuçların derin sinir ağları ile elde edildiği gözlemlenmiştir.  
Anahtar Kelimeler: Derin sinir ağları, parmak izi tanıma, derin öğrenme.

Abstract:
NEW APPROACHES TO FINGERPRINT RECOGNITION USING DEEP NEURAL NETWORKS
Orhan KURBANOV
Erciyes University, Graduate School of Natural and Applied Sciences
M.Sc. Thesis, July 2018
Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Alper BAŞTÜRK
ABSTRACT
In this thesis, recognition of fingerprint images was performed by using deep neural networks. Two autoencoders and one softmax classifier were used to build the deep neural network structure. The developed deep neural network architecture was trained on the graphics processor, to reduce training time. The dataset used was created from four fingerprint images of 165 different fingers. Images in the dataset were also rotated by seven different angels, so that the system can detect fingerprint images that are rotated by different angles, moreover a larger dataset was obtained. Images in the expanded dataset were filtered with Gabor filters with different orientation properties. The fingerprint feature vectors obtained known as "Fingercode" in the literatüre. The deep neural network was trained using the data set consisting of these feature vectors. After the system has been tested, it was observed that 98.31% accuracy of correct recognition was achieved. The results showed that deep neural networks can be use for fingerprint recognition effectively. In this thesis, the same data set was also tested with support vector machines (SVM), k-nearest neighbors (KNN), Naive Bayes classifier (NB), decision tree learning (DT) methods. When the performance of these methods were compared, it was observed that the most successful results were obtained with the designed deep neural network structure.

Keywords: Deep neural networks, fingerprint recognition, deep learning.