Parmak izi ve avuç içi izi sınıflandırılmasında makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin karşılaştırmalı performans analizi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: FATIKHA IMAMAGZAM

Danışman: HALİL YİĞİT

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Parmak ve avuç içi izi ölçümleri, adli ve güvenlik amaçlı olarak cinsiyeti belirlemek ve vücut tanımlama zorluklarını çözmek için kullanılabilen benzersiz biyometrik verilerdir. Bu nedenle, adli tıp biliminde parmak izlerinin veya avuç içi izlerinin kullanılması, mağdurların ve şüphelilerin belirlenmesinin yanı sıra ceza ve hukuk davalarının çözülmesi yolunda mihenk taşlarından biridir. Bu çalışma, parmak izi ve avuç izi kullanarak cinsiyet, yaş ve etnik köken gibi özellikleri sınıflandırmak için farklı makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin uygulanabilirliğini belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu çalışmada, KNN ve SVM gibi makine öğrenmesi teknikleri cinsiyet, yaş ve etnik köken sınıflandırmalarında farklı özellik çıkarım yöntemleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Ayrıca derin öğrenme yöntemlerinden AlexNet, ResNet-50 ve VGG-16 mimarileri kullanılarak performans değerlendirmesi yapılmıştır. Çalışmada parmak izinden daha fazla bilgi içerdiği ve bozulmaya karşı daha az hassas olduğu için avuç izi de kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru parametreleri ile değerlendirilmiştir. Uygulanan yöntemlerin yeteneklerini tahmin etmek için k-katlı çapraz doğrulama prosedürü uygulandı. Önerilen derin öğrenme yaklaşımlarından biri olan AlexNet yöntemi, cinsiyet sınıflandırmasında %83.90, yaş sınıflandırmasında ise %45.5 doğruluğa ulaşmıştır. Etnik köken sınıflandırmasında SVM yönteminde %82.41 doğruluk elde edilmiştir. Sunulan yöntemlerin cinsiyet, etnik köken ve yaş gibi bilgi sınıfını parmak izi ve avuç içi izinden ayırt ederek adli tıp gibi alanlardaki farklı süreçler için bilgi sağlayabileceği sonucuna varılmıştır.