OTOMATİK PARMAKİZİ TANIMA SİSTEMLERİNDE KULLANILAN ÖNİŞLEMLER İÇİN YENİ YAKLAŞIMLAR

Öz

Otomatik parmakizi tanıma sistemleri ile kimliklendirme işlemlerinde, özellik noktaları olarak bilinen parmakizi resimlerindeki hat çizgisi karakteristikleri ve bunların birbirleriyle olan ilişkileri kullanılır. Bunun için, giriş parmakizi resminden özellik noktalarının sorunsuz ve güvenilir bir şekilde elde edilebilmesi, kimliklendirme için çok önemlidir. Özellik noktalarının bulunmasına yönelik algoritmaların başarısı, büyük ölçüde giriş parmakizi resminin kalitesine bağlıdır. Genellikle, parmakizi resimleri, üzerinde işlem yapılabilecek kalitede değildir ve resim iyileştirme işlemlerine ihtiyaç duyarlar. Resim iyileştirme algoritmaları, giriş parmakizi resmine bir dizi işlem uygulayarak, sonuçta daha iyi kalitede resim elde edilmesini sağlarlar. Giriş resminin kalitesinin arttırılması kimliklendirme işleminde otomatik parmakizi tanıma sisteminin hızını, başarımını ve güvenilirliğini arttırması ve sistemin hatasını azaltması açısından önemlidir. Bu çalışmada, otomatik parmakizi tanıma sistemlerinde önişlemler olarak bilinen gri seviye parmakizi resimlerinin temizlenip iyileştirilmesi, ikili hale dönüştürülmesi ve inceltilmesi işlemlerini başarıyla gerçekleştiren yeni bir yaklaşım sunulmuştur. İşlemlerin kolaylıkla ve otomatik olarak yapılabilmesi için Delphi ortamında bir yazılım geliştirilmiştir. Sunulan yeni yaklaşımın literatürdeki mevcut yaklaşımlardan daha iyi olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

• Biyometri, otomatik parmakizi tanıma sistemleri, parmakizi temizleme.

Kaynakça

1. Halici U.; Jain L. C.; Hayashi, I.; Lee, S.B.; Tsutsui T.; Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition, CRC Press, USA, 1999.
2. Nanavati, S.; Thieme, M.; Nanavati, R., Biometrics, p.300, Wiley Computer Publishing Press, USA, 2002.
3. Özkaya, N., Otomatik Parmakizi Tanıma Sistemi, Yüksek Lisans Tezi, Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2003.
4. Tico M. ; Kuosmanen P.; “An algorithm for fingerprint image postprocessing” Conference Record of the Thirty-Fourth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, 1735 -1739, 2000.
5. Halici, U.; Jain, L.C.; Erol, A.; “Introduction to Fingerprint Recognition” Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition, L.C. Jain; U. Halici; I. Hayashi; S.B. Lee; Editors, CRC Press, Boca Raton, 1999.
6. Alkaya, E.; Enhancement and Preprocessing Techniques For Ridge Extraction in Fingerprint Images, Yüksek Lisans Tezi, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 1998.
7. O'Gorman, L.; Nickerson, J.V.; “Matched filter design for fingerprint image enhancement”, International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1988. ICASSP-88, 2,916 -919 1988.
8. Hong, L.; Wan Y.; Jain, A. K.; “Fingerprint Image Enhancement: Algorithms and Performance Evaluation”, IEEE Transactions on PAMI, 20, No. 8, 777-789, 1998.

9. Saatci, E.; Tavsanoglu, V.; “Fingerprint image enhancement using CNN Gabor-type filters”, 7th IEEE International Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2002. (CNNA 2002), 377-382, 2002.
10. Xiao, Q.; Raafat, H.; A combined statistical and structural approach for fingerprint image post-processing, International Conference on Systems, IEEE Conference Proceedings, Page(s): 331 -335, 1990.
11. Ongun, G., An Automatic Fingerprint Identification System based on Self organizing Feature Maps Classifier, Yüksek Lisans Tezi, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 1995.
12. Rusyn, B.; Prudyus, I.; Ostap, V.; “Fingerprint Image Enhancement Algorithm”,. The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics CADSM Proceedings of the 6th International Conference, 193-194, 2001.
13. Jain A. K.; Pankanti, S.; Automated Fingerprint Identification and Imaging Systems, Advances in Fingerprint Technology, 2nd Ed. (H. C. Lee and R. E. Gaensslen), Elsevier Science, New York, 2001.
14. İnandık, Ö., Öznitelik tabanlı Otomatik Parmakizi Eşleme, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 1998.
15. Karakülah, M.; Parmakizi Tanıma ve Akıllı Kart Tabanlı Endüstriyel Uygulamalar, Yüksek Lisans Tezi, Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2003.
16. Gonzalez, R.C.; Woods, R.E. Digital Image Processing, Second Edition, Prentice Hall, ISBN: 0-201-18075-8, USA, 2002.