SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2014 / Cilt: 29 - Sayı: 1

Parmak İzi Öznitelik Vektörleri Kullanılarak Ysa Tabanlı Cinsiyet Sınıflandırma

Eyüp CEYHAN
Şeref SAĞIROĞLU
Emre AKYIL
Pages
0
Publication Date
2014-03-27
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Sonuçlar parmak izi ve cinsiyet arasındaki ilişkinin yüksek olduğunu göstermektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Literatürde, parmak izinin belirli bir bölgesi analiz edilerek cinsiyet sınıflandırma üzerine istatistiksel analiz çalışmaları mevcuttur.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmada kullanılan veri miktarı bu değerler göz önünde bulundurularak belirlenmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Sonuçlar parmak izi ve cinsiyet arasındaki ilişkinin yüksek olduğunu göstermektedir.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Parmak izi · cinsiyet · sınıflandırma

Özet

Literatürde, parmak izinin belirli bir bölgesi analiz edilerek cinsiyet sınıflandırma üzerine istatistiksel analiz çalışmaları mevcuttur. Bu çalışmalarda parmak izi tepe çizgisi sayılarının kullanıldığı belirlenmiştir. Çalışmalar kısıtlı veriyle yapılmıştır. Kullanılan veri ırka veya ülkeye bağımlıdır. İşlemler de el ile yapılmıştır. Bu çalışmada, literatürde ilk kez parmak izi ve cinsiyet arasındaki ilişkiyi belirlemek için yapay sinir ağlarımodelleri ile parmak izinin tüm öznitelik vektörlerini kullanarak zeki bir model tanımlanmıştır. Daha sonra eldeedilen sonuçlar sunulmuştur. Ön analiz çalışmalarımızda, parmak izlerinin değişken miktarda kullanılabilir veriiçerdiği gözlenmiştir. Bu çalışmada kullanılan veri miktarı bu değerler göz önünde bulundurularak belirlenmiştir. Yaptığımız testlerde geliştirilen zeki sistemin başarı oranı %72 olarak elde edilmiştir. Sonuçlar parmak izi ve cinsiyet arasındaki ilişkinin yüksek olduğunu göstermektedir.

🔖

Cite This Article

CEYHAN, E., SAĞIROĞLU, Ş., AKYIL, E. (2014). Parmak İzi Öznitelik Vektörleri Kullanılarak Ysa Tabanlı Cinsiyet Sınıflandırma. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 29 - Sayı: 1, 0. https://ajindex.com/articles/4552

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (10)

  1. Maltoni, D., Maio, D., Anil, K. Jain, Prabhakar, S., Handbook of Fingerprint Recognition, Springer Science+Business Media, New York, -123, 2003.
  2. Gutierrez-Redomero, E., Alonso, C., Romero, E., Galera, V., “Variability of fingerprint ridge density in a sample of Spanish Caucasians and its application to sex determination”, Forensic Science International, 180: 17-22, 2008.
  3. Acree, M.A., “Is there a gender difference in fingerprint ridge density?”, Forensic Science International, 102: 35-44, 1999.
  4. Nayak, V.C., Rastogi, P., Kanchan, T., Yoganarasimha, K., Kumar, G.P., Menezes, R.G., “Sex differences from fingerprint ridge density in Chinese and Malaysian population”, Forensic Science International, 197: 67-69, 2010.
  5. Nayak, V.C., Rastogi, P., Kanchan, T., Lobo, S.W., Yoganarasimha, K., Nayak, S., Rao, N.G., Kumar, G.P., Shetty, B.S.K., Menezes, R.G., “Sex differences from fingerprint ridge density in the Indian population”, Journal of Forensic and Legal Medicine, 17: 84–86, 2010.
  6. Sağıroğlu, Ş., Özkaya, N., “Otomatik Parmak izi Tanıma Sistemlerinde Kullanılan Önişlemler İçin Yeni Yaklaşımlar”, Journal of Engineering and Architecture of Gazi University, 21(1): 11-19, - Özkaya, N., Sağıroğlu, Ş., “Parmakizinden Yüz Tanıma”, Journal of Engineering and Architecture of Gazi University, 23(4): 785-, 2008.
  7. Özkaya, N., Sağıroğlu, Ş., “Otomatik Parmakizi Tanıma Sistemlerinde Özellik Noktalarının Tespitinde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması”, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 13(1): 91-111, 2007.
  8. Gnanasivam P, Muttan S., “Fingerprint Gender Classification using Wavelet Transform and Singular Value Decomposition”, IJCSI International Journal of Computer Science Issues, 9(2), No 3, 2012.
  9. Gornale, S.S. ve ark., “Analysis of Fingerprint Image for Gender Classification Using Spatial and Frequency Domain Analysis”, American International Journal of Research in Science, Technology, Engineering & Mathematics, 1(1): -50, 2013.
  10. Tom, R.J., Arulkumaran,T., “Fingerprint Based Gender Classification Using 2D Discrete Wavelet Transforms and Principal Component Analysis”, International Journal of Engineering Trends and Technology, 4(2): 199-203, 2013.