Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2008 / Cilt: 23 - Sayı: 4

Parmakizinden yüz tanıma

Face recognition from fingerprints

Sayfa
785–793
Yayın Tarihi
2022-10-18
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)

Elde edilen sonuçlar, sunulan çalışmanın bu konuda gerçekleştirilmiş bir ilk çalışma olmasına ve sonuçların hiç bir son işlemden geçirilmeden en ham şekliyle sunulmasına rağmen başarısının kabul edilebilir niteliklerde olduğunu ve gelecekte konuyla ilgili farklı çalışmaların geliştirilmesine katkı sağlayacağını göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Literatürde biyometrik tanıma sistemlerine yönelik birçok başarılı teknik, yaklaşım ve algoritma geliştirilmiş ve gerçekleştirilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Sunulan çalışmada parmakizi, yüz, iris, retina ve el geometrisi gibi biyometrik özellikler arasında olabilecek herhangi bir ilişkinin varlığı tartışılmakta ve kişilerin yalnızca parmakizini kullanarak yüzlerini tahmin etmeye yönelik yapay sinir ağları temelli yeni ve zeki bir sistem tanıtılmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen sonuçlar, sunulan çalışmanın bu konuda gerçekleştirilmiş bir ilk çalışma olmasına ve sonuçların hiç bir son işlemden geçirilmeden en ham şekliyle sunulmasına rağmen başarısının kabul edilebilir niteliklerde olduğunu ve gelecekte konuyla ilgili farklı çalışmaların geliştirilmesine katkı sağlayacağını göstermektedir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Literatürde biyometrik tanıma sistemlerine yönelik birçok başarılı teknik, yaklaşım ve algoritma geliştirilmiş ve gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmalar incelendiğinde biyometrik özellikler arasındaki ilişkinin analizine yönelik herhangi bir çalışmaya rastlanmamaktadır. Sunulan çalışmada parmakizi, yüz, iris, retina ve el geometrisi gibi biyometrik özellikler arasında olabilecek herhangi bir ilişkinin varlığı tartışılmakta ve kişilerin yalnızca parmakizini kullanarak yüzlerini tahmin etmeye yönelik yapay sinir ağları temelli yeni ve zeki bir sistem tanıtılmaktadır. Elde edilen sonuçlar, sunulan çalışmanın bu konuda gerçekleştirilmiş bir ilk çalışma olmasına ve sonuçların hiç bir son işlemden geçirilmeden en ham şekliyle sunulmasına rağmen başarısının kabul edilebilir niteliklerde olduğunu ve gelecekte konuyla ilgili farklı çalışmaların geliştirilmesine katkı sağlayacağını göstermektedir.

Abstract

As many approaches and algorithms for biometric recognition techniques have been developed and proposed in the literature in details, the relationships among biometric features have not been studied yet. This study presents an analysis of existence of any relationship among biometric features like fingerprints and faces. A new and novel approach based on artificial neural networks was designed and introduced to generate faces from fingerprint images. Experimental results have shown that faces were recognised with high accuracy from only fingerprints. Although the proposed system was an initial work on this topic, the results were very encouraging and promising for the future studies even if any post-processing was not applied.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

SAĞIROĞLU, Ş., ÖZKAYA, N. (2022). Parmakizinden yüz tanıma. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 23 - Sayı: 4, 785–793. https://ajindex.com/articles/523968

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. A. K. Jain, A. Ross and S. Pankanti, Biometrics: a tool for information security, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, (2006), vol. 1, no. 2, pp. 125-143
  2. D. Maio, D. Maltoni, A.K. Jain and S. Prabhakar, Handbook of fingerprint recognition, Springer- Verlag, New York, 2003
  3. D. Bouchaffra and A. Amira, Structural Hidden Markov Models for Biometrics: Fusion of Face and Fingerprint", In Special Issue of Pattern Recognition Journal, Feature Extraction and Machine Learning for Robust Multimodal Biometrics, (2007), Article in press, available online
  4. A.K. Jain, L. Hong, S. Pankanti, and R. Bolle, An identity authentication system using fingerprints, Proceedings of the IEEE, (1997), vol. 85, no. 9, pp. 1365-1388
  5. L.C. Jain, U. Halici, I. Hayashi, S.B. Lee, S. Tsutsui, Intelligent biometric techniques in fingerprint and face recognition, CRC press, New York, 1999
  6. M.H. Yang, D.J. Kriegman, and N. Ahuja, Detecting faces in images: a survey, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (24), No. 1, (2002), pp. 34-58
  7. W. Zhao, R. Chellappa, P.J. Phillips, and A. Rosenfeld, Face recognition: a literature survey, ACM Computing Surveys, (2003) vol. 35, pp. 399-459, 8. J. Fierrez-Aguilar, D. Garcia-Romero, J. Ortega- Garcia and J. Gonzalez-Rodriguez, Adapted userdependent multimodal biometric authentication exploiting general information, Pattern Recognition Letters, (2005), Vol. 26, no. 16, pp. 2628-2639
  8. A.K. Jain, S. Pankanti, S. Prabhakar, L. Hong, A. Ross, and J.L. Wayman, Biometrics: A Grand Challenge, In Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition (2004), (Cambridge, UK, August, vol. II), 935-942
  9. M. Indovina, U. Uludag, R. Snelick, A. Mink and A. Jain, Multimodal biometric authentication methods: a cots approach, Proc. MMUA 2003, Workshop on Multimodal User Authentication, (2003), pp. 99-106
  10. J. Fierrez-Aguilar, J. Ortega-Garcia, J. Gonzalez- Rodriguez, J. Bigun, Discriminative multimodal biometric authentication based on quality measures, (2005), Pattern Recognition 38 (5), 777–779
  11. A.K. Jain, L. Hong and Y. Kulkarni, F2ID: A personal identification system using faces and fingerprints, Proc. 14th International Conference on Pattern Recognition, (1998), Brisbane, pp. 1373 – 1375
  12. A.K. Jain, A. Ross, S. Prabhakar, An introduction to biometric recognition, IEEE Transaction on Circuits and Systems for Video Technology, (2004), Vol. 14, No. 1, pp 4-19
  13. A. Jain, L.