Bostan, AtilaAl-subaıhawı, Mohammed Abdulraheem TaqıComputer Engineering2024-07-072024-07-072017https://hdl.handle.net/20.500.14411/4643Parmak izi tanımlama ve doğrulama görevleri, işleme ve makine öğrenimi alanlarındaki en zorlu görevler arasındadır. Parmak izi işlemesi, biyometrik teknolojisi ve bilgi güvenliğinde kilit noktayı teşkil etmektedir. Çizgi yapısı gibi biyometrik parmak izi özniteliğinin bütün tanımlamasına dayalı halk nüfusu oranına göre, eksik (kısım) parmak izi görüntü tanımlaması ve doğrulamasının yapılması çok zordur. Bu sorundaki asıl zorluk eksik parmak izi görüntüsündeki çizgi yapısının kısmi kaybıdır. Bu tezde, kısmi görüntü kaybı ve ya eksik parmak izi görüntüsüyle çalışabilen parmak izi tanımlama ve doğrulama görevine küresel öznitelik yaklaşımının etkinliğini inceleyeceğiz. Küresel öznitelik vektör çıkarımı, bu tezde incelediğimiz ana küreselleşme yaklaşımıdır. Bu durumda, parmak izi tanımlama ve doğrulama görevi için, küresel geometri temelli öznitelik çıkarımı uyguladık. Birtakım küresel öznitelikler (yedi moment değeri), kısmi parmak izinden (eksik parmak izi) çıkarılmıştır. Bu çalışma, farklı öznitelik çıkarımı seviyelerinde parmak izi dalgaları ve gözeneklerinden küçük detaylı öznitelik çıkarma işleminden oluşan parmak izi tanımlama ve doğrulama problemine yönelik geleneksel yaklaşımla karşılaştırıldığında, küresel öznitelik vektörünün eksik parmak izi tanımlama problemiyle daha etkin bir şekilde çalışacağını göstermektedir. Üzerinde çalışılan sistem, birtakım rastgele seçilmiş eksik parmak izi görüntülerinden oluşturulmuş bir veri tabanı kullanılarak test edilmiştir. Rastgele oluşturulan eksik parmak izi görüntüleri, her görüntüdeki eksik parçanın büyüklüğüne 10 gruba ayrılmıştır. Sonrasında, her gruptan rastgele seçilen üç görüntüden yeni bir veri seti oluşturulmuş ve küresel ve yerel öznitelik çıkarımı olmak üzere iki farklı yaklaşımla test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, küresel yaklaşımın %87 oranında tanımlama ve doğrulama etkinliği varken yerel yaklaşımın %17 oranında etkinliği olduğunu göstermiştir. Bu sonuç, küresel yaklaşımın, parmak izi tanımlama ve doğrulamasisteminin kısmi (eksik) parmak izi görüntüleri üzerindeki performansını, geleneksel yaklaşımdan %70 oranında daha fazla geliştirdiğini göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Parmak izi tanımlama ve doğrulama, Küçük detaylı öznitelikler, çizgi öznitelikleri, Yerel öznitelik yaklaşımı, Küresel öznitelik yaklaşımı, Sabit Moment işlevi, İlgi BölgesiFingerprint identification and verification tasks are among the most challenging tasks in image processing and machine learning domains. Fingerprint processing presents a key issue in the biometric technologies and information security. According to the fraction of the people population based on the complete detection of the biometric fingerprint feature such as ridge structure, incomplete (portion) fingerprint image identification and verification task is very difficult to be accomplished. The main challenge in this problem is that the partial loss of the ridge structure in the incomplete fingerprint image. In this thesis, we studied the effectiveness of global feature approach in fingerprint identification and verification task that can deal with the partial image loss or incomplete fingerprint image. Global feature vector extraction is the main global approach that we contribute in this thesis. In this case, we implemented global geometrics based feature extraction for fingerprint identification and verification task. A set of global features (seven-moment values) were extracted from the partial fingerprint (incomplete fingerprint image). The study shows that global feature vector can more efficiently deal with incomplete fingerprint recognition problem when compared with the classical approach to the fingerprint identification and verification problem which is based on extracting minutia features from the fingerprint rides as well as the pores in different feature extraction levels. The studied system has been tested using a database that was randomly generated out of some random incomplete fingerprint images. Randomly generated incomplete fingerprint images were sorted into 10 groups according to the size of the missing part in each image. Then we randomly selected random images from each group to compose a new challenge dataset to be tested in two different approaches which are global, and Local feature extraction approaches. The experimental results show that global approach has about 87% while the local approach has 17% of identification and verification effectiveness. This means global approach improves the performance of the fingerprint identification and verification system on partial (incomplete) fingerprint images by 70% more than the classical approach. Keywords: Fingerprint identification and verification, Minutia features, ridge features, Local feature approach, Global feature approach, Invariance Moment function, Region Of Interest (ROI)enBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolComputer Engineering and Computer Science and ControlMaster Thesis4902710123