@article{article_1683779, title={Özellik Çıkarımları Kullanarak Dış Çift El Görüntülerine Dayalı Kişi Tanıma}, journal={Eskişehir Türk Dünyası Uygulama ve Araştırma Merkezi Bilişim Dergisi}, volume={6}, pages={35–44}, year={2025}, DOI={10.53608/estudambilisim.1683779}, author={Katılmış, Zekeriya and Koç, Şevval}, keywords={Biyometrik, El görüntüsü, Özellik çıkarımı, GLCM, ORB, LBP}, abstract={Bu çalışma, dış çift el görüntü tabanlı biyometrik özelliklerin kişi tanıma sistemlerinde kullanımını ve sınıflandırma performansına olan etkilerini incelemektedir. Farklı çözünürlük düzeylerinde elde edilen el görüntülerinden Gri-Seviye Eş Olasılık Matrisi (GLCM), Yönlendirilmiş FAST ve Rotated BRIEF (ORB) ve Yerel İkili Örüntüler (LBP) yöntemleri ve birleşimleri kullanılarak özellik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Özgün oluşturulan veri kümesi, çözünürlük indirgeme aşamaları uygulanarak kişi tanıma başarımları birçok yönü ile ele alınmıştır. Çalışma ön işlem, resim boyutlandırma, öznitelik çıkarımı ve birleştirme, sınıflandırma ve kişi tanıma adımlarından oluşmaktadır. Deneysel çalışmalar, (4032 ×3024) piksel çözünürlüğe sahip orijinal görüntülerin dört farklı boyuta ölçeklendirilmesiyle oluşturulan veri kümeleri üzerinde yürütülmüştür. Özellik çıkarımı sonrasında elde edilen veri kümesi, çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları ile eğitilerek sınıflandırma doğruluğu analiz edilmiştir. Aşırı öğrenme makinesi (ELM, Extreme Learning Machine) algoritmasının tüm çözünürlük seviyelerinde istikrarlı ve yüksek doğruluk oranları sağladığını göstermektedir. En iyi doğruluk %98 oranı ile ELM yaklaşımı kullanılarak kaydedilmiştir. En başarılı özellik çıkarım yöntemi olarak ise ORB+LBP’nin birleşimi öne çıkmıştır. Elde edilen bulgular, dış el görüntülerinin biyometrik kişi tanıma sistemlerinde etkili bir şekilde kullanılabileceğini ve düşük çözünürlüklü verilerle kabul edilebilir doğruluk oranları elde edilebileceğini göstermektedir. Çalışma, biyometrik sistemlerde kullanılabilecek en uygun çözünürlük ve özellik çıkarım yöntemi belirleyerek bu sistemlerin doğruluk başarımını artırmaktır. Ayrıca çalışma, el görüntülerine dayalı biyometrik sistemlerin, kişi tanımlama, doğrulama ve demografik analiz gibi uygulamalarda önemli bir potansiyele sahip olduğunu ortaya koymaktadır.}, number={1}, publisher={Eskişehir Osmangazi Üniversitesi}