Öz
Literatürde, parmak izinin belirli bir bölgesi analiz edilerek cinsiyet sınıflandırma üzerine istatistiksel analiz çalışmaları mevcuttur. Bu çalışmalarda parmak izi tepe çizgisi sayılarının kullanıldığı belirlenmiştir. Çalışmalar kısıtlı veriyle yapılmıştır. Kullanılan veri ırka veya ülkeye bağımlıdır. İşlemler de el ile yapılmıştır. Bu çalışmada, literatürde ilk kez parmak izi ve cinsiyet arasındaki ilişkiyi belirlemek için yapay sinir ağları
modelleri ile parmak izinin tüm öznitelik vektörlerini kullanarak zeki bir model tanımlanmıştır. Daha sonra elde
edilen sonuçlar sunulmuştur. Ön analiz çalışmalarımızda, parmak izlerinin değişken miktarda kullanılabilir veri
içerdiği gözlenmiştir. Bu çalışmada kullanılan veri miktarı bu değerler göz önünde bulundurularak belirlenmiştir. Yaptığımız testlerde geliştirilen zeki sistemin başarı oranı %72 olarak elde edilmiştir. Sonuçlar parmak izi ve cinsiyet arasındaki ilişkinin yüksek olduğunu göstermektedir.
Anahtar Kelimeler
Parmak izi cinsiyet sınıflandırma biyometri zeki model yapay sinir ağı.
Kaynakça
- Maltoni, D., Maio, D., Anil, K. Jain, Prabhakar,
- S., Handbook of Fingerprint Recognition,
- Springer Science+Business Media, New York,
- -123, 2003.
- Gutierrez-Redomero, E., Alonso, C., Romero, E.,
- Galera, V., “Variability of fingerprint ridge
- density in a sample of Spanish Caucasians and its
- application to sex determination”, Forensic
- Science International, 180 : 17-22, 2008.
- Acree, M.A., “Is there a gender difference in
- fingerprint ridge density?”, Forensic Science
- International, 102 : 35-44, 1999.
- Nayak, V.C., Rastogi, P., Kanchan, T.,
- Yoganarasimha, K., Kumar, G.P., Menezes, R.G.,
- “Sex differences from fingerprint ridge density in
- Chinese and Malaysian population”, Forensic
- Science International, 197 : 67-69, 2010.
- Nayak, V.C., Rastogi, P., Kanchan, T., Lobo,
- S.W., Yoganarasimha, K., Nayak, S., Rao,
- N.G., Kumar, G.P., Shetty, B.S.K., Menezes,
- R.G., “Sex differences from fingerprint ridge
- density in the Indian population”, Journal of
- Forensic and Legal Medicine, 17 : 84–86, 2010.
- Sağıroğlu, Ş., Özkaya, N., “Otomatik Parmak izi
- Tanıma Sistemlerinde Kullanılan Önişlemler İçin
- Yeni Yaklaşımlar”, Journal of Engineering and
- Architecture of Gazi University, 21(1) : 11-19,
- -
- Özkaya, N., Sağıroğlu, Ş., “Parmakizinden Yüz
- Tanıma”, Journal of Engineering and
- Architecture of Gazi University, 23(4) : 785-
- , 2008.
- Özkaya, N., Sağıroğlu, Ş., “Otomatik Parmakizi
- Tanıma Sistemlerinde Özellik Noktalarının
- Tespitinde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması”,
- Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri
- Dergisi, 13(1) : 91-111, 2007.
- Gnanasivam P, Muttan S., “Fingerprint Gender
- Classification using Wavelet Transform and Singular Value Decomposition”, IJCSI
- International Journal of Computer Science
- Issues, 9(2), No 3, 2012.
- Gornale, S.S. ve ark., “Analysis of Fingerprint
- Image for Gender Classification Using Spatial
- and Frequency Domain Analysis”, American
- International Journal of Research in Science, Technology, Engineering & Mathematics, 1(1):
- -50, 2013.
- Tom, R.J., Arulkumaran,T., “Fingerprint Based
- Gender Classification Using 2D Discrete Wavelet
- Transforms and Principal Component Analysis”,
- International Journal of Engineering Trends
- and Technology, 4(2) : 199-203, 2013.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | İngilizce |
|---|---|
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 27 Mart 2014 |
| Gönderilme Tarihi | 27 Mart 2014 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2014 Cilt: 29 Sayı: 1 |