FİLTRELEME TEKNİKLERİ İLE İYİLEŞTİRİLMİŞ PARMAKİZLERİNİ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TANIMADA YENİ BİR YAKLAŞIM

Öz

Bu çalışmada parmakizi görüntüsünün iyileştirilmesi için iki yöntem önerilmiştir. Bunlardan birincisinde lokalhistogram eşitleme ve gürültü azaltma filtreleri kullanılmıştır. Gürültü azaltma aşamasında doğrusal, medyan veuyarlamalı filtreleri kullanılmıştır. İkinci yöntemde ise dalgacık dönüşümü ve iki boyutlu dalgacık dönüşümününyeni bir açılımı olan çevritsel dönüşüm uygulanmıştır. Elde edilen uygulama sonuçları performans açısındankarşılaştırılmıştır. Çalışmada ayrıca filtre-kümesi kullanılarak elde edilen parmakizi özellik vektörlerinin yapaysinir ağları (YSA)’nda eğitilmesiyle bir parmakizi tanıma yöntemi geliştirilmiştir. Parmakizi görüntüsübütünüyle frekans içerikli bir yapıya sahip olduğundan dolayı filtreleme yönteminin geleneksel yöntemlere göreverimli sonuçlar doğuracağı düşünülmüştür. Geliştirilen yöntemde öncelikle parmakizi görüntüsünün yönselhistogramlar aracılığıyla bulunan bir referans noktası merkez alınarak belirlenen bir dairesel alanı 2 boyutluGabor filtreden geçirilmektedir. Her bir parmakizi için elde edilen sabit uzunluklu ve nispeten kısa özellikvektörleri, YSA kullanılarak karşılaştırma işlemine tabi tutulur. YSA kullanılarak eğitilen bir parmakizi özellikvektörleri için karşılaştırma işlemi çok hızlı bir şekilde gerçekleştirilmiş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Biyometrik, parmakizi iyileştirme, parmakizi tanıma, filtreleme, yapay sinir ağları.

Kaynakça

1. Wayman J., Jain A.K., Maltoni D., Maio D.,
2. Biometric Systems: Technology, Design and
3. Performance Evaluation, Springer, 2004.
4. Mario, D., Maltoni, D., “Direct Gray-Scale
5. Minutiae Detection in Fingerprints”, IEEE Trans.
6. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.
7. , no. 1, pp.27-40, 1997.
8. Duncan, D., Po, Y., Do, M.N., “Directional

9. Multiscale Modeling Of Images Using The
10. Contourlet Transform”, IEEE Transactions on
11. Image Processing, June 11, 2004.
12. Altun A.A., Allahverdi N., Koçer H.E., “2 Boyutlu
13. Gabor Filtre Kullanarak Yapay Sinir Ağları İle
14. Parmakizi Analizi”, 4. Uluslar arası İleri
15. Teknolojiler Sempozyumu, cilt 1, sf. 10-14,
16. -
17. Yıldırım N., Saraç, U., Özer, H., “Gabor Filtre
18. Kullanarak Parmakizi Analizi”, SIU 2002, 10.
19. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları
20. Kurultayı, Pamukkale, 2002.
21. Jain, A.K., Prabhakar, S., Lin, H., Pankanti, S.,
22. “FingerCode: A Filterbank for Fingerprint
23. Representation and Matching”, IEEE Computer
24. Society Conference on Computer Vision and
25. Pattern Recognition, , pt. 2, p 187-93, Vol. 2,
26. -
27. Yaman, K., Sarucan, A., Atak, M., Aktürk, N.,
28. “Dinamik Çizelgeleme İçin Görüntü İşleme ve
29. ARIMA Modelleri Yardımıyla Veri Hazırlama”,
30. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık
31. Fakültesi Dergisi, Cilt 16, No 1, 19-40, 2001.
32. Altun, A., Allahverdi, N., Koçer, H.E., Yılmaz, T.,
33. Alan, S., “Filtreleme Teknikleri Kullanarak
34. Parmakizi Görüntüsü İyileştirme”, SIU 2005 13.
35. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları
36. Kurultayı, 2005.
37. Ortiz, F., Torres, F., Gil, P., “Gaussian Noise
38. Elimination in Colour Images by Vector-
39. Connected Filters”, 17th International
40. Conference on Pattern Recognition, pt. 4, Vol.4,
41. p 807-10, 2004.
42. Vatansever, F., Çankaya, İ., Akgün, D., “Dalgacık
43. Tabanlı Görüntü Temizleme”, 4. Uluslar arası
44. İleri Teknolojiler Sempozyumu, cilt 1, sf. 63-68,
45. -
46. Prabhakar, S., Fingerprint Classification and
47. Matching Using a Filterbank, PhD Thesis,
48. Michigan State University, 2001.
49. Erdem, O.A., Uzun, E., “Yapay Sinir Ağları ile
50. Türkçe Times New Roman, Arial ve Elyazısı
51. Karakterleri Tanıma”, Gazi Üniversitesi
52. Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt
53. , No 1, 13-19, 2005.
54. Bishop, C.M., Neural Networks for Pattern
55. Recognition , Oxford University Press, Oxford,
56. UK, 1995.
57. Ghada, B., B. John, O., “Enhancing trie-based
58. syntactic pattern recognition using AI heuristic
59. search strategies”, Lecture Notes in Computer
60. Science, v 3686, n PART I, Pattern Recognition
61. and Data Mining: Third International Conference
62. on Advances in Pattern Recognition, ICAPR 2005.
63. Proceedings, p 1-17, 2005.