Dergiler / Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2019 / Cilt: 7 - Sayı: 1

Parmak İzinden Cinsiyet Tahmini İçin Yeni Bir Zeki Sistem

A New Intelligent System for Predicting Gender from Fingerprint

Sayfa
677–688
Yayın Tarihi
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Önerilen modelin sonuçları en iyi modelin %72 başarıyla elde edildiğini göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu makale, sadece parmak izlerinden cinsiyetlerin tahmin edilmesi için Yapay Sinir Ağları (YSA) modeli tabanlı yeni bir metod önermektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Modelleme işlemleri parmak izlerinin alınması, elde edilen bir parmak izi bölümünün (örneğin 5x5mm) farklı boyutlarının analiz edimesi, köşegen çizgisinin çizilmesi, köşegen çizgisi üzerindeki tepe çizgilerinin otomatik belirlenmesi, tepe sayılarının hesaplanması, tepe kalınlığı ve bireylerin parmakizi ortalama tepe sayılarının bulunması, bu özniteliklerin bir model içerisinde birleştirilmesi, bunun yapısının hazırlanması ve ayarlanması ve son olarak modelin test edilmesi ile elde edilmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Önerilen modelin sonuçları en iyi modelin %72 başarıyla elde edildiğini göstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Biyometri · Parmak izi · Cinsiyet tahmini

Özet

Bu makale, sadece parmak izlerinden cinsiyetlerin tahmin edilmesi için Yapay Sinir Ağları (YSA) modeli tabanlı yeni bir metod önermektedir. Modelleme işlemleri parmak izlerinin alınması, elde edilen bir parmak izi bölümünün (örneğin 5x5mm) farklı boyutlarının analiz edimesi, köşegen çizgisinin çizilmesi, köşegen çizgisi üzerindeki tepe çizgilerinin otomatik belirlenmesi, tepe sayılarının hesaplanması, tepe kalınlığı ve bireylerin parmakizi ortalama tepe sayılarının bulunması, bu özniteliklerin bir model içerisinde birleştirilmesi, bunun yapısının hazırlanması ve ayarlanması ve son olarak modelin test edilmesi ile elde edilmektedir. Önerilen modelin sonuçları en iyi modelin %72 başarıyla elde edildiğini göstermektedir.

Abstract

This paper proposes a new method for predicting genders from only fingerprints based on Artificial Neural Network (ANN) model. The modelling tasks are achieved by capturing fingerprints, analyzing an obtained fingerprint part (for example cropping 5x5mm part from a fingerprint image), determining ridges crossed by the diagonal of the obtained fingerprint part automatically, finding the ridge counts, ridge thicknesses, average fingerprint ridge counts of individuals, combining these features in a model, preparing and setting the structure of it and finally testing the model. The results of proposed model have shown that the best model achieves the task within 72% accuracy.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

CEYHAN, E. B., SAĞIROĞLU, Ş. (2022). Parmak İzinden Cinsiyet Tahmini İçin Yeni Bir Zeki Sistem. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt: 7 - Sayı: 1, 677–688. https://ajindex.com/articles/494447

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. N. Özkaya, and Ş. Sağıroğlu, “Public Key Infrastructure and Biometric Systems”, 1st National Symposium on Electronic Signatures Proceeding Book, Ankara, Turkey, 2006, pp. 283-290
  2. S. Görgünoğlu and A. Çavuşoğlu, “Performance Analysis of Feature Extraction Algorithms Used in Fingerprint Recognition Systems”, 5th International Symposium on Advanced Technologies (IATS’09) Proceeding Book, Karabük, Turkey, 2009, pp. 104-107
  3. V.V. Nabiyev, M. Ekinci and Y. Öztürk, “Biometric Scanning by Palm Lines”, 10th National Electrical, Electronics and Computer Engineering Congress and Expo Proceeding Book, İstanbul, Turkey, 2005, pp. 535-538
  4. M. Yozgat, “Fingerprint Recognition on Computer”, MSc Thesis, Institute of Science and Technology, Gazi University, Ankara, 2003
  5. G. Dede and M.H. Sazlı, “Examination of Biometric Systems from the Perspective of Pattern Recognition and Voice Recognition Module Simulation”, EMO 13th National Congress Proceeding Book, Ankara, Turkey, 2009, pp. 57-61
  6. A. Ross and A.K. Jain, “Information Fusion in Biometrics”, Pattern Recognition Letters, vol. 24, no.13, pp. 2115-2125, 2003
  7. O. Urhan, M.K. Güllü and S. Ertürk, “Modified Phase-Correlation Based Robust Hard-Cut Detection with Application to Archive Film”, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 6, pp. 753-770, 2006
  8. M.M. Karabulut, “Fingerprint Recognition Based Real-Time Student Attendance System Automation”, MSc Thesis, Institute of Science and Technology, Fırat University, Elazığ, 2010
  9. E.B. Sönmez, N.Ö. Özbek and Ö. Özbek, “Palm Print and Fingerprint-Based Biometric Identification System”, Academic Computing’08 Proceeding Book, Çanakkale, Turkey, 2008, pp. 577- [10] A.K. Jain, L. Hong, S. Pankanti and R. Bolle, “An Identity-Authentication System Using Fingerprints”, Proceedings of the IEEE, vol. 85, no. 9, pp. 1365-1388, 1997
  10. S. Singh, “2D Spiral Pattern Recognition with Possibilistic Measures”, Pattern Recognition Letters, vol. 19, pp. 141-147, 1998
  11. N. Özkaya, Ş. Sağıroğlu and A. Wani, “An Intelligent Automatic Fingerprint Recognition System Design”, International Conference on Machine Learning and its Applications, Orlando, USA, 2006, pp. 231-238
  12. N.K. Ratha, A. Jain and D.T. Rover, Fingerprint Matching on Splash 2, in: Buell D, Arnold J, Kleinfolder W (Eds.), MI, USA: IEEE Computer Society Press, pp. 117-140, 1996
  13. A.K. Jain, K. Karu, S. Chen and N.K. Ratha, “A Real Time Matching System for Large