KABLOSUZ AĞ TABANLI SAHTE KİMLİK TESPİT SİSTEMİ UYGULAMASI

Öz

Bu çalışmada, güvenlik görevlileri tarafından kimlik kontrollerinde kullanılmak üzere, yüz ve yazı tanıma yazılımları kullanan bir kimlik tespit sistemi geliştirilmiştir. Sistem, gezgin kontrol noktaları, yerel sunucular ve bunlar arasında veri iletişimi sağlayan kablosuz iletim hattından oluşmaktadır. Bir gezgin kontrol noktası, kameralı bir kimlik haznesi ile yüz ve yazı tanıma yazılımlarının çalıştırıldığı bir dizüstü bilgisayardan oluşmaktadır. Yerel sunucular, bulundukları yerleşim biriminde nüfusa kayıtlı vatandaşların kimlik bilgileri ve fotoğraflarından oluşan bir veritabanı içermektedir. Yerel sunucularla gezgin kontrol noktaları arasında veri iletişimi, kablosuz bilgisayar ağı ile gerçekleştirilmektedir. Kontrolü yapılacak olan kimlik kartı, kimlik haznesine konulduğunda, dizüstü bilgisayar, yazı tanıma yazılımıyla kişinin nüfusa kayıtlı olduğu yerleşim birimini ve vatandaşlık numarasını tespit ederek, vatandaşlık numarasını o yerleşim biriminin yerel sunucusuna göndermektedir. Yerel sunucuda vatandaşlık numarası ile arama yapılıp, o vatandaşlık numarasına ait fotoğraf bulunarak, istemci gezgin kontrol noktasına gönderilmektedir. Gezgin kontrol noktasında bir yüz tanıma yazılımıyla, yerel sunucudan gelen fotoğraf ile kimlik kartındaki fotoğraf karşılaştırılarak kimlik kartının sahte olup olmadığı tespit edilmektedir. Sistem işleyişinde, güvenlik görevlileri sadece kimlikteki resmin, kimliği sunan kişiye benzerliğini kontrol etmekte, kimliğin sahte olup olmadığı ise sistem tarafından %100 doğrulukla anlaşılabilmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Kablosuz ağlar, yüz tanıma, yazı tanıma, güvenlik sistemleri.

Kaynakça

1. Nüfus ve Vatandaşlık İşleri Genel Müdürlüğü, http://www.nvi.gov.tr, 21.06.2005.
2. Middle East Technical University, http://www.metu.edu.tr, 21.06.2005.
3. İstanbul Teknik Üniversitesi, http://www.itu.edu.tr, 21.06.2005.
4. Türk Telekom, http://www.tt.gov.tr, 21.06.2005.
5. Philadelphia Gov, http://www.phila.gov, 21.06.2005.
6. Austin Wireless City Project, http://www.austinwirelesscity.org, 21.06.2005.
7. Turkcell, http://www.turkcell.com.tr, 21.06.2005.
8. Telsim, http://www.telsim.com.tr, 21.06.2005.

9. Avea, http://www.avea.com.tr, 21.06.2005.
10. Baran, A., IEEE 802.11b TCP/IP Ağında Mikrodenetleyici Tabanlı Ağ Arabirim Cihazı Geliştirme Uygulaması, Doktora Tezi, Atatürk Universitesi, Fen Bilimleri Enstütüsü, 2004.
11. Çölkesen, R., “Kablosuz Ağlar”, Türkiye Bilişim Ansiklopedisi, 2003.
12. Aziz, F.M., Implementation and Analysis of Wireless Local Area Networks for High-Mobility Telematics, Master Thesis, Virginia University, 2003.
13. Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE 802.11b, IEEE Standard for Information Technology-Telecommunications and Information Exchange Between Systems - Local and Metropolitan Area Networks - Specific Requirements - Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications. Amendment 2: Higher-Speed Physical Layer Extension in the 2.4 GHz Band, 1999.
14. Baron, N., Bluetooth, IEEE 802.11x, UWB and NFC, Department of Electrical Engineering and Computer Science College of Engineering, The University of Michigan, 2003.
15. Australian National Training Authority, Shared Technology: A Roadmap for Traditional and Emerging Industries to 2008, 2003.
16. Atalay, I., Face Recognition Using Eigenfaces, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniver¬sitesi. 1996.
17. Chellappa, R., Wilson, C.L., Sirohey, S., “Human and machine recognition of faces: a survey”. Proceedings of the IEEE 83 (5), 705-740, 1995.
18. Samal, A., Iyengar, P.A., “Automatic Recognition and Analysis of Human Faces and Facial Expressions: A Survey”, Pattern Recognition, vol 25 no 1, 65-77, 1992.
19. Wiskott, L., Fellous, J.M., Krüger, N., Malsburg, C., “Face Recognition by Elastic Bunch Graph Matching”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 19 no 7, 775-779, 1997.
20. Turk, M., and Pentland, A., “Eigenfaces for Recognition”, Journal of Cognitive Neuroscience, vol 3, no 1, 71-86, 1991.
21. Belhumeur, P.N., Hespanha, J.P., Kriegman, D.J., “Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using Class Specific Linear Projection”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 19 no 7, 711-720, 1997.
22. Moghaddam, B., Pentland, A., “Probabilistic Visual Learning for Object Representation”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 19 no 7, 696-710, 1997.