EN
TR
Fingerprint recognition enhanced by orientation information: A modular image processing approach
Abstract
Fingerprint recognition systems have gained importance in many areas such as forensics and cybersecurity due to their reliability in biometric authentication. This study develops a holistic analysis approach that provides solutions to the difficulties encountered in processing low-quality and distorted fingerprint images. The proposed system consists of basic stages such as preprocessing, segmentation, orientation mapping, binarization and minutiae extraction. Gabor filters developed to increase the image quality were used and detailed analyses based on orientation maps were performed. The developed minutiae detection model was tested on FVC2002 and FVC2004 datasets with 96.8% and 95.3% accuracy rates, respectively. The high performance it shows especially on low-resolution and distorted data reveals the robustness of the system. In addition, the user-friendly graphical interface has made the process more interactive and accessible. This study provides a reliable, flexible and high-performance solution in fingerprint analysis and makes an effective contribution to forensic applications.
Keywords
Etik Beyan
Yazarların bu çalışma için beyan ettiği herhangi bir çıkar çatışması yoktur. Bu çalışma, Dr. Öğr. Üyesi Alperen Eroğlu danışmanlığında Necmettin Erbakan Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü öğrencisi Mehmet Alkaner’in yüksek lisans tezinden üretilmiştir. Çalışmamızın tüm süreçlerinin araştırma ve yayın etiğine uygun olduğunu, etik kurallara ve bilimsel atıf gösterme ilkelerine uyduğumuzu beyan ederiz.
Kaynakça
- A.K. Jain, L. Hong, S. Pankanti, R. Bolle, An identity-authentication system using fingerprints. Proceedings of the IEEE, 85 (9), 1365–1388, 1997. https://doi.org/10.1109/5.628674.
- D. Maltoni, D. Maio, A.K. Jain, S. Prabhakar, Handbook of fingerprint recognition. Springer, London, 2009. https://doi.org/10.1007/978-1-84882-254-2.
- W. Chen and Y. Gao, A Minutiae-based fingerprint matching algorithm using phase correlation, Proceeding of 9th Biennial Conference of the Australian Pattern Recognition Society on Digital Image Computing Techniques and Applications (DICTA 2007), pp. 233-238, Glenelg, SA, Australia, 2007. https://doi.org/10.1109/DICTA.2007.4426801.
- J. Fierrez, J. Galbally, J. Ortega-Garcia, et al., BiosecurID: a multimodal biometric database. Pattern Anal Applic 13, 235–246, 2010. https://doi.org/10.1007/s10044-009-0151-4.
- N. Martins, J. S. Silva, A. Bernardino, Fingerprint recognition in forensic scenarios. Sensors, 24 (2), 664, 2024. https://doi.org/10.3390/s24020664.
- A. A. Ross, A. K. Jain, K. Nandakumar, Handbook of multibiometrics. Springer, New York, 2006. https://doi.org/10.1007/0-387-33123-9.
- D. G. Lowe, Distinctive image features from scale-invariant keypoints. International Journal of Computer Vision, 60 (2), 91–110, 2004. https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94.
- E. Rublee, V. Rabaud, K. Konolige, et al., ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF. Proceedings of the 2011 International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 2564–2571, IEEE, Barcelona, Spain, 2011. https://doi.org/10.1109/ICCV.2011.6126544.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Görüntü İşleme , Dijital Adli Tıp
Bölüm
Araştırma Makalesi
Erken Görünüm Tarihi
2 Aralık 2025
Yayımlanma Tarihi
15 Ocak 2026
Gönderilme Tarihi
28 Mayıs 2025
Kabul Tarihi
8 Ekim 2025
Yayımlandığı Sayı
Yıl 1970 Cilt: 15
APA
Alkaner, M., & Eroğlu, A. (2026). Yön bilgisi ile güçlendirilmiş parmak izi tanıma: Modüler bir görüntü işleme yaklaşımı. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 15, 1-15. https://doi.org/10.28948/ngumuh.1707882
AMA
1.Alkaner M, Eroğlu A. Yön bilgisi ile güçlendirilmiş parmak izi tanıma: Modüler bir görüntü işleme yaklaşımı. NÖHÜ Müh. Bilim. Derg. 2026;15:1-15. doi:10.28948/ngumuh.1707882
Chicago
Alkaner, Mehmet, ve Alperen Eroğlu. 2026. “Yön bilgisi ile güçlendirilmiş parmak izi tanıma: Modüler bir görüntü işleme yaklaşımı”. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 15 (Ocak): 1-15. https://doi.org/10.28948/ngumuh.1707882.
EndNote
Alkaner M, Eroğlu A (01 Ocak 2026) Yön bilgisi ile güçlendirilmiş parmak izi tanıma: Modüler bir görüntü işleme yaklaşımı. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 15 1–15.
IEEE
[1]M. Alkaner ve A. Eroğlu, “Yön bilgisi ile güçlendirilmiş parmak izi tanıma: Modüler bir görüntü işleme yaklaşımı”, NÖHÜ Müh. Bilim. Derg., c. 15, ss. 1–15, Oca. 2026, doi: 10.28948/ngumuh.1707882.
ISNAD
Alkaner, Mehmet - Eroğlu, Alperen. “Yön bilgisi ile güçlendirilmiş parmak izi tanıma: Modüler bir görüntü işleme yaklaşımı”. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 15 (01 Ocak 2026): 1-15. https://doi.org/10.28948/ngumuh.1707882.
JAMA
1.Alkaner M, Eroğlu A. Yön bilgisi ile güçlendirilmiş parmak izi tanıma: Modüler bir görüntü işleme yaklaşımı. NÖHÜ Müh. Bilim. Derg. 2026;15:1–15.
MLA
Alkaner, Mehmet, ve Alperen Eroğlu. “Yön bilgisi ile güçlendirilmiş parmak izi tanıma: Modüler bir görüntü işleme yaklaşımı”. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 15, Ocak 2026, ss. 1-15, doi:10.28948/ngumuh.1707882.
Vancouver
1.Mehmet Alkaner, Alperen Eroğlu. Yön bilgisi ile güçlendirilmiş parmak izi tanıma: Modüler bir görüntü işleme yaklaşımı. NÖHÜ Müh. Bilim. Derg. 01 Ocak 2026;15:1-15. doi:10.28948/ngumuh.1707882