Biyometrik Görüntüler için Dinamik Öznitelik Çıkarım Yöntemi

İnsanlardaki biyometrik özelliklerin görüntüsü günümüzde birçok alanda kullanılmaktadır. Bu özellikler ne olursa olsun ilk olarak bilgisayarın anlayacağı bir veriye çevirmek gerekir. Bu çalışmada 300x300 boyutlarında parmak izi görüntüleri kullanılarak otomatik ve dinamik görüntü segmentasyonu işlemi gerçekleştirilmiştir. Toplamda 80 görüntü ve 10 farklı sınıf olan bir parmak izi veri tabanı kullanılmıştır. Bu görüntülerden elde edilen alt segmentelere özgün olarak geliştirilen özellik çıkarma yöntemi ile görüntülerin özellikleri çıkartılmıştır. 300x300 boyutlarındaki görüntüler 25x25 boyutlarında alt görüntülere bölünmüş olarak oluşturulan öznitelik vektörü elde edilmiştir. Görüntü segmentasyonu sonrası elde edilen 144x80 tane giriş ayrı ayrı tablolardaki alanlarda tutulmuştur. Geliştirilen segmentasyon ve özellik çıkarma algoritması istenilen eşit boyutlardaki herhangi bir görüntüye uygulanabilir.

A New Dynamic Feature Extraction Method for Biometric Images

The image of biometric properties in humans is used in many fields today. Regardless of these features, it is necessary to firsttranslate it into data that the computer understands. In this study, automatic and dynamic image segmentation was performed byusing 300x300 fingerprint images. A fingerprint database with a total of 80 images and 10 different classes was used. The featuresof the images were subtracted from the sub-segments obtained from these images by the feature extraction algorithm that wasoriginally developed. The 300x300 images were divided into 25x25 sub-images and the feature vector was obtained. 144x80 inputsobtained after image segmentation were kept in areas in separate tables. The developed segmentation and feature extractionalgorithm can be applied to any image of equal size.

___

  • [1]. Jain A., Hong, L., & Pankanti, S., “Biometric identification”, Communications of the ACM, 43(2): 90- 98, (2000).
  • [2]. Sahasrabudhe M., “Fingerprint Image Enhancement Using Unsupervised Hierarchical Feature Learning”, Doctoral dissertation. Hyderabad: International Institute of Information Technology, (2015).
  • [3]. Pankanti S., Prabhakar S., Jain A. K., “On the individuality of fingerprints”, “IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence”, 24(8): 1010- 1025, (2002).
  • [4]. Wang R., Han C., Wu Y., Guo T., “Fingerprint Classification Based on Depth Neural Network”, preprint arXiv:1409.5188, (2014).
  • [5]. Kaur M., Singh M., Girdhar A., Sandhu P. S., “Fingerprint verification system using minutiae extraction technique”, World Academy of Science, Engineering and Technology, 46: 497-502, (2008).
  • [6]. Jiang L., Zhao T., Bai C., Yong A., Wu M., “A direct fingerprint minutiae extraction approach based on convolutional neural networks”, In Neural Networks (IJCNN), 2016 International Joint Conference, IEEE, 571-578, (2016).
  • [7]. Ratha N. K., Karu K., Chen S., Jain A. K., “A real-time matching system for large fingerprint databases”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 18(8): 799-813, (1996).
  • [8]. Vatsa M., Singh R., Noore A., Singh S. K., “Combining pores and ridges with minutiae for improved fingerprint verification”, Signal Processing, 89(12): 2676-2685, (2009).
  • [9]. Coetzee L., Botha E. C., “Fingerprint recognition in low quality images”, Pattern recognition, 26(10): 1441-1460, (1993).
  • [10]. Hoi L., Duy B., “Online fingerprint identification with a fast and distortion tolerant hashing”, Journal of Information Assurance and Security, 4: 117-123, (2009).
  • [11]. Jain A., Chen Y., Demirkus M., “August. Pores and ridges: Fingerprint matching using level 3 features”, In Pattern Recognition, 2006. ICPR 2006. 18th International Conference, IEEE, 4: 477-480, (2006).
  • [12]. Bolle, R. M., Connell, J. H., Pankanti, S., Ratha, N. K., & Senior, A. W., Guide to biometrics. Springer Science & Business Media, (2013).
  • [13]. Cui, W., Wu, G., Hua, R., & Yang, H., 2008, September. The research of edge detection algorithm for Fingerprint images. In Automation Congress, 2008. WAC World IEEE, 1-5, (2008).
  • [14]. Shunshan L., Min W., Haiying T., Tiange Z., Buonocore M. H., “Image enhancement method for fingerprint recognition system”, In 2005 27th Annual International Conference of the Engineering in Medicine and Biology Society, IEEE-EMBS, (2005).
  • [15]. Mil'Shtein S., Pillai A., Shendye A., Liessner C., Baier M., “Fingerprint recognition algorithms for partial and full fingerprints”, In Technologies for Homeland Security, 2008 IEEE Conference, 449- 452, (2008).
  • [16]. Maio D. and Maltoni D., “A structural approach to fingerprint classification”, in Proceedings of the 13th International Conference on Pattern Recognition, vol. 3. IEEE, 578–585,(1996).
  • [17]. Cappelli R., Lumini A., Maio D., and Maltoni D., “Fingerprint classification by directional image partitioning”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 21(5): 402–421, (1999).
  • [18]. Senior A., “A combination fingerprint classifier”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 23(10): 1165– 1174, (2001).
  • [19]. Chang J. H. and Fan K. C., “A new model for fingerprint classification by ridge distribution sequences”, Pattern Recognition, 35(6): 1209–1223, (2002).
  • [20]. Nagaty K. A., “Fingerprints classification using artificial neural networks: a combined structural and statistical approach”, Neural Networks, 14(9): 1293–1305, (2001).
  • [21]. Web site, http://bias.csr.unibo.it/fvc2000/download.asp, access date:14.5.2019.
Politeknik Dergisi-Cover
  • ISSN: 1302-0900
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 1998
  • Yayıncı: GAZİ ÜNİVERSİTESİ
Sayıdaki Diğer Makaleler

Hazır Betonda Santral Çıkışı İle Şantiye Teslimindeki Beton Özelliklerinin Karşılaştırılmalı İncelenmesi

OSMAN ŞİMŞEK, Ahmet YARDIMCI

Doğrudan Tahrikli Eylemsiz Hapsedilme Füzyon içersinde Azalan Şok Yaklaşımı Boyunca Adiabat Şekillendirme

Samira MOHAMMADKHANİ, Abbas GHASEMİZAD

Newmark Yöntemine Göre Zemin Deplasmanının Tahmin Edilmesi

Adil YİĞİT

Sıvı Akışkan Tipli PV/Termal Kolektörlerin Verimliliğini Etkileyen Performans Parametrelerinin Farklı Tasarlanmış Soğurucular ile Deneysel İncelenmesi

Halil İbrahim DAĞ, Günnur KOÇAR

Seçimli Lazer Ergitme ile Ti6Al4V ELI Alaşımından Üretilen Trabeküler Metal Yapıların Basma Ve BasmaKayma Dayanımlarının İncelenmesi

Arif BALCI, Mehmet Fatih AYCAN, YUSUF USTA, Teyfik DEMİR

Yörünge Verisi Yayınlamada Mahremiyet Duyarlı Yeni Bir Model Önerisi ve Uygulaması

Murat AKIN, Şeref SAĞIROĞLU, Yavuz CANBAY

Transmutation Investigation of a Typical VVER-1000 Reactor Burnup Products to less Toxicity Isotopes in a Fusion-Fission Hybrid Reactor

Seyyed Mahdi TEYMOORİ SENDESİ, Abbas GHASEMİZAD

Plastik Enjeksiyon Kalıplamada Şekil Uyumlu Soğutma Kanalları için Soğutma Sıvısı Akış Stratejilerinin Karşılaştırılması

Mustafa GOKTAS, ABDULMECİT GÜLDAŞ

Topuklu ve Topuksuz Ayakkabı İçin Birinci Metatarsal Kemik Üzerindeki Stress Dağılımının Karşılaştırılması

Talip ÇELİK, Yasin KİŞİOĞLU, Zeliha COŞKUN

SDN Based Management Platform for Intranet Services

Mehmet ÖZDEM, Mustafa ALKAN