Parmak İzi Öznitelik Vektörleri Kullanılarak Ysa Tabanlı Cinsiyet Sınıflandırma

Eyüp Burak CEYHAN, Şeref SAĞIROĞLU, Emre AKYIL
1.130 737

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.

Tam metin:

PDF


DOI: http://dx.doi.org/10.17341/gummfd.85657

Referanslar


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.




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.