Görüntü işleme esaslı parmakizi doğrulama
Image processing based fingerprint verification
Yazar: MURAT ALÇIN
Danışman: DOÇ. DR. AHMET AKBAŞ
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Görüntü işleme algoritmaları = Image processing algorithms

Özet:
Güvenilir kimlik tanımlama ve/veya tanıma uygulamaları, hızla gelişen sayısal dünyada, insan-bilgisayar etkileşimine ilişkin etkinlikler arasında önemli bir yer tutmaya başlamıştır. Bilgisayarların gücünden yararlanarak gerçekleştirilen biyometrik ölçümler, bu kapsamda önemli bir rol oynamaktadır. Bir kişinin kimliğinin güvenilir bir şekilde tespit edilmesinin önemli olduğu uygulamalar arasında; ulusal güvenlik, elektronik ticaret ve bilgisayar ağlarına ulaşım gibi konu başlıkları sayılabilir.Halen yaygın olarak kullanılan şifre veya parola gibi güvenlik uygulamaları, bazı fiziksel ya da sanal ortamlara ulaşmak için bilgi tabanlı yaklaşımları kullanır. Bu yöntemler çok güvenilir değildir. Ayrıca, bu yöntemlerle, yetkili personel ile bir şifre veya parolaya sahip kişiler birbirinden ayırt edilemez.Parmakizi, yüz ve ses gibi biyometrik ölçümler, bu problemlerin çözümü için aday gösterilebilecek güvenilir kimlik tanımlama önerileri sunmaktadır. Biyometrik ölçme, kişiler ve yöneticiler nezdinde de kabul görmektedir. Parmakizleri yasal uygulamalar ve bazı sivil uygulamalarda ilk kullanılan biyometrik ölçüm biçimlerinden birisidir. Bununla beraber, parmakizinin toplumsal kabul görmüş olması ve parmakizi üzerine yapılan araştırmaların onlarca yıllık geçmişi olmasına rağmen, güvenilir parmakizi tanıma problemi halen açık bir problemdir.Bu tez çalışmasında Yapay Sinir Ağı (YSA) tabanlı bir parmakizi tanıma sistemi geliştirilerek, bu problemin çözümüne katkı sağlanmaya çalışılmıştır. Sistemde Gabor filtre tabanlı bir öznitelik çıkarma sistemi ile parmakizi vektörleri üretilir. YSA, bu vektörleri alarak karşılık gelen parmakizi tanımlayıcı çıkış vektörlerine dönüştürür. Sistemin testi için iki ayrı parmakizi veri bankasından alınan görüntüler kullanılmıştır. Çalışma sürecinde filtrelemeler, görüntü işleme ile ilgili işlemler, YSA eğitimi ve test aşamalarında kullanılan süreçlerin tümü MATLAB ortamında gerçekleştirilmiştir. Test sonuçlarına göre, geliştirilen sistem kimlik tanımlama ve tanımadaki hızı ve hassasiyeti ile, alternatif yöntemlerle karşılaştırıldığında tatmin edici ilerlemeler sağlamıştır.

Abstract:
Reliable personal identification and/or recognition have become an important human computer interface activity, in an increasingly digital world. Biometric applications using the power of computers are gaining an important role in this context. National security, e-commerce, and accessing computer networks are some examples where reliable personal identification is important.Like passwords or token-based approaches, existing security measures rely on knowledge-based approaches to control accessing some physical and virtual spaces. Such methods are not very secure. Furthermore, they cannot differentiate between the authorized user and others.Biometrics such as fingerprint, face and voice offers reliable personal identification that can address these problems. It is gaining public and government acceptance. Fingerprints were one of the first forms of biometric identification to be used for law enforcement and civilian applications. However, contrary to popular belief, and despite decades of research in fingerprints, reliable fingerprint recognition is still an open problem.In this thesis, a contribution is presented by developing an Artificial Neural Network (ANN) based fingerprint recognition system to advance the state of the art in this field. A Gabor filter bank based feature extraction system has been used to produce the fingerprint vectors. ANN takes these vectors and converts them to corresponding fingerprint identification vectors. Two different fingerprint data base have been used for tests. All phases of the studies including filtering, other image processing operations, ANN training and testing processes have been completed in MATLAB environment. Test results show that, developed system has sufficient identification speed and recognition accuracy compared to the alternative methods.