Personal Identification With Digital Photogrammetrical Techniques

Yıl 2011, Cilt: 3 Sayı: 2, 1 - 24, 01.06.2011

Abdullah Varlık Özşen Çorumluoğlu

Öz

In this study, a plural biometric identification system has been suggested to hold on materiality of biometric features acceptable and the most natural according to user. In the study, it has been imposed from the fingerprint and face knowledge belonged the individual. Existing fingerprint recognizance systems use the ridge ending points and the bifurcation points from extraction of fingerprint images. In the automatic fingerprint recognizance systems called as with attribute basement and used such features, in order to be checked against the fingerprint, it is computed transformations such as transition and scaling and turning amongst the recorded pinpoint piles in entrance and database, and it is decided the pairing according as the number of special feature which resembled each other aftermath transformation. In the study, by using the Affine transformation which was two dimensions linear and was often used in the Photogrammetry, it has been realized the coupling of the specialty points. By using the Affine transformation, it had been realized a coupling method, which did not need scaling, and being computed of the angles of the specialty points. With the Affine transformation, it had been seen that the comparing of the data could be done faster and easier and provided reduction in the datum, which were recorded to the database and it, had provided success in the pairing process. By using the geometric point based method to recognize face, it had been done pairing process with the cross correlation method. The process of recognize face used for confirming the individual after the fingerprint and individual had been recognized. In a system which was evaluated the fingerprint and the face pairing together, it had been found that the system had hardly ever made mistake pairing.

Anahtar Kelimeler

-

Dijital Fotogrametri Teknikleri İle Kişi Tanıma

Öz

Teknolojinin gelişmesiyle beraber güvenlik vazgeçilmez unsurlar arasında yer almaya başlamıştır. Her türlü sistemin güvenliğini artırıcı yöntemler kullanılmakta ve alternatif çözüm arayışları devam etmektedir. Kişinin fiziksel özelliklerinin kimlik tespitinde kullanılması esasına dayanan biyometri teknolojileri, son yıllarda oldukça sık karşılaşılan güvenlik yaklaşımlarındandır. Bu çalışmada, en doğal ve kullanıcı açısından kabul edilebilir biyometrik özelliklerin tümleştirilmesine dayalı bir çoğul biyometrik kimlik doğrulama sistemi önerilmiştir. Çalışmada kişiye ait parmak izi ve yüz bilgilerinden yararlanılmıştır. Mevcut parmak izi tanıma sistemleri, parmak izi görüntülerinden çıkartılan hat sonu ve çatal noktaları kullanır. Bu özellikleri kullanan ve öznitelik tabanlı olarak adlandırılan otomatik parmak izi tanıma sistemlerinde, parmak izlerinin karşılaştırılabilmesi için, giriş ve veri tabanında kayıtlı nokta kümeleri arasında döndürme, ölçekleme ve öteleme gibi dönüşümler hesaplanır, dönüşüm sonucu benzeşen özellik nokta sayısına bağlı olarak eşlemeye karar verilir. Çalışmada Fotogrametride sıkça kullanılan iki boyutlu doğrusal bir dönüşüm olan Affin dönüşümü kullanılarak, özellik noktalarının eşlemesi yapılmıştır. Dönüşüm ile, referans noktadan bağımsız, özelik noktalarının açılarının hesaplanmasına ve ölçeklemeye ihtiyaç duymayan bir eşleme metodu gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışmayla, parmak izi eşlemede kullanılan nokta tabanlı eşleme tekniklerindeki hata kaynakları, geliştirilen algoritmanın kullanılmasıyla ortadan kaldırılmıştır. Affin dönüşümüyle verilerin karşılaştırılmasının daha hızlı ve kolay yapılabildiği, veri tabanına kaydedilen verilerde azalma sağladığı görülmüş ve eşleme işleminde başarı sağlanmıştır. Yüz tanıma için geometrik nokta tabanlı eşleme yöntemi kullanılarak karşılıklı ilişki yöntemiyle eşleme yapılmıştır. Yüz tanıma işlemi, parmak izi ile kişinin tanınmasından sonra kişiyi doğrulama için kullanılmıştır. Parmak izi ve yüz eşlemenin birlikte değerlendirildiği bir sistemde sistemin hatalı eşleme yapma olasılığının yok denecek kadar az olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Dijital Fotogrametri, Kişi tanıma, biyometri, parmak izi tanıma, yüz tanıma, nokta eşleme

Kaynakça

• Prabhakar, S.,2001, “Fingerprint Classification and Matching Using a Filterbank”, PhD Thesis, Michigan State University.
• Yıldırım, N., Saraç, U., Özer, H., 2002, “Gabor Filtre. Kullanarak Parmak izi Analizi”, 10. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları, Denizli
• Özkaya, N., 2003, “Otomatik Parmak izi Tanıma Sistemi”, Yüksek Lisans Tezi, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
• Jain, A. K., Pankanti, S.,2001. Automated Fingerprint Identification and Imaging Systems. Advances in Fingerprint Technology, 2nd Ed. (H. C. Lee and R. E. Gaensslen), Elsevier Science, New York.
• Maltoni, D., Maio, D., Jain , A.K., Prabhakar,S., 2003, “ Handbook of Fingerprint Recognition”, New York.
• Akın, H., Karaçam, B., Gürpınar, K., 2002, “Kimliklendirmede Biyometrik Yöntemlerin Kullanım Alanları, Yıllık Adli Tıp Toplantıları”, 48-51, Antalya
• Yaşayan, A .,1978, “ Hava fotogrametrisinde iki boyutlu doğrusal dönüşümler ve uygulamaları”, KTÜ yayın no: 102, YBF yayın no:19, Trabzon
• Yavuz, Z., 2007, “ Bilgisayarlı Dudak Okuma” , Yüksek Lisans Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi FEN Bilimleri Enstitüsü, Trabzon
• Vezhnevets, V., Sazonov, V., Andreeva, A., 2003, “ A Survey on Pixel-Based Skin Color Detection Techniques”, Proc. Graphicon, Moscow, Russia
• Nabiyev, V. V. , Karakaya T, 2005, “Yapay Sinir Ağları Yardımıyla Resimdeki Yüzün tanınması”, 4th International Advanced Technologies Symposium, Konya
• Gruen, A., 1998, “DTM Generation and Visualition”, Symposium on digital photogrammetry, İstanbul
• Varlık, A., 1999, “Digital Fotogrametride Alana Dayalı Görüntü Eşleme Metodları”, Yüksek Lisans Tezi, AKÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyon
• Grother,P., 2006, “Performance and Interoperability of the INCITS 378 Fingerprint Template”, National Institute of Standards and Technology, Alghero
• Aslan,S.,Altun,H., Tezekeci ,B.S., 2003, “Yoğunluk Değişim Ve Histoğram Düzenleme Yöntemi İle Resim Üzerinde Göz Koordinatlarının Tespit Edilmesi”,III. Ulusal Proje Sempozyumu, 78-80, Kayseri
• Achermann,B.,Bunke, H.,2000, “ClassifyingRangeImages of Human FaceswithHausdorffDistance”, ICPR, vol. 02, no. 2, p. 2809,Barcelona, Spain
• Altun, A. A.,Allahverdi, N., Koçer H.E.,2005, “2 Boyutlu Gabor Filtre Kullanarak Yapay Sinir Ağları İle Parmakizi Analizi”, 4. Uluslar arası İleri Teknolojiler Sempozyumu, cilt 1, sf. 10-14. Konya
• Chikkerur.S.S.,2005,“ Online FingerprintVerificationSystem”, Master thesis, StateUniversity of New York
• Gonzalez, R.C.,Woods, R.E., 2002, “Digital Image Processing”, Second Edition, PrenticeHall,ISBN:0-201-18075-8, USA.
• Halıcı, U.,Jain, L. C., Hayashi, I., Lee, S.B., Tsutsui, T., 1999. “Intelligent Biometric Techniques in FingerprintandFaceRecognition”. CRC Press, USA.
• O'Gorman, L.,Nickerson, J.V.,1988, “Matchedfilterdesignforfingerprintimageenhancement”, International Conference on Acoustics, Speech, andSignalProcessing, .New York
• Özkaya, N.,2003,“Otomatik Parmakizi Tanıma Sistemi”, Yüksek Lisans Tezi, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
• Sağıroğlu, Ş., Özkaya, N.,2006, “Otomatik Parmakizi Tanıma Sistemlerinde Kullanılan Önişlemler İçin Yeni Yaklaşımlar”,Gazi Üniv. Müh.Mim.Fak. De. Vol 21 No 1, Ankara
• Varlık,Abdullah., 2008, “ Dijital Fotogrametri Teknikleriyle Kişi Tanıma”, Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enst, Konya.
• Yang, M.H.,Kriegman, D., Ahuja,N., 2002, “ DetectingFaces in Images: A Survey”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), Vol. 24, No. 1,pp. 34-58.