Araştırma Makalesi

Yön bilgisi ile güçlendirilmiş parmak izi tanıma: Modüler bir görüntü işleme yaklaşımı

Cilt: 15 15 Ocak 2026
PDF İndir
EN TR

Yön bilgisi ile güçlendirilmiş parmak izi tanıma: Modüler bir görüntü işleme yaklaşımı

Öz

Parmak izi tanıma sistemleri, biyometrik kimlik doğrulamada güvenilirliği sayesinde adli bilişim ve siber güvenlik gibi birçok alanda önem kazanmıştır. Bu çalışma, düşük kaliteli ve bozulmuş parmak izi görüntülerinin işlenmesinde karşılaşılan zorluklara çözüm sunan bütünsel bir analiz yaklaşımı geliştirmektedir. Önerilen sistem; ön işleme, segmentasyon, yönelge haritalama, ikilileştirme ve minutiae çıkarımı gibi temel aşamalardan oluşmaktadır. Görüntü kalitesini artırmak için geliştirilmiş Gabor filtreleri kullanılmış ve yön haritalarına dayalı detaylı analizler gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen minutiae tespit modeli, FVC2002 ve FVC2004 veri setlerinde sırasıyla %96.8 ve %95.3 doğruluk oranlarıyla test edilmiştir. Özellikle düşük çözünürlüklü ve bozulmuş verilerde gösterdiği yüksek performans, sistemin dayanıklılığını ortaya koymaktadır. Ayrıca kullanıcı dostu grafik arayüz, süreci daha etkileşimli ve erişilebilir hale getirmiştir. Bu çalışma, parmak izi analizinde güvenilir, esnek ve yüksek performanslı bir çözüm sunarak adli bilişim uygulamalarında etkili bir katkı sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. N. Martins, J. S. Silva, A. Bernardino, Fingerprint recognition in forensic scenarios. Sensors, 24 (2), 664, 2024. https://doi.org/10.3390/s24020664.
  6. A. A. Ross, A. K. Jain, K. Nandakumar, Handbook of multibiometrics. Springer, New York, 2006. https://doi.org/10.1007/0-387-33123-9.
  7. 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.
  8. 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 2026 Cilt: 15

Kaynak Göster

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