MINUTIAE EXTRACTION BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR AUTOMATIC FINGERPRINT RECOGNITION SYSTEMS

Abstract

Automatic fingerprint recognition systems are utilised for personal identification with the use of comparisons of local ridge characteristics and their relationships. Critical stages in personal identification are to extract features automatically, fast and reliably from the input fingerprint images. In this study, a new approach based on artificial neural networks to extract minutiae from fingerprint images is developed and introduced. The results have shown that artificial neural networks achieve the minutiae extraction from fingerprint images with high accuracy.

Keywords

• Biometrics, Fingerprint, Minutiae extraction, Artificial neural network, Multilayer perceptrons.

OTOMATİK PARMAKİZİ TANIMA SİSTEMLERİNDE ÖZELLİK NOKTALARININ TESPİTİNDE YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANILMASI

Öz

Otomatik parmakizi tanıma sistemleriyle kimliklendirme yapılırken, özellik noktaları olarak bilinen parmakizi resimlerindeki hat çizgisi karakteristiklerinden ve bunların birbirleriyle olan ilişkilerinden faydalanılır. Bu yüzden giriş parmakizi resminden özellik noktalarının sorunsuz, güvenilir, hızlı ve otomatik olarak elde edilebilmesi kimliklendirme için çok önemlidir. Bu çalışmada, parmakizi tanımada kullanılan özellik noktalarının tespit edilmesine yönelik yapay sinir ağları temelli yeni bir yaklaşım geliştirilmiş ve sunulmuştur. Elde edilen sonuçlar parmakizi resminde özellik noktalarının bulunmasında yapay sinir ağlarının başarılı olduğunu göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

• Biyometri, Parmakizi, Özellik noktaları, Yapay sinir ağları, Çok katlı perseptronlar.