Yaşam sertifikası doğrulamasını basitleştirme: Parmak izi ve damar tanıma ile biyometrik entegrasyon
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Dünya çapında teknolojinin hızla ilerlemesiyle birlikte, özellikle emekliler için kamu hizmetlerini yönetme ve sunma zorluklarını ele almak üzere yenilikçi çözümlere olan talep artmaktadır. Emeklilere mali hakları dağıtmaktan sorumlu kurumların karşılaştığı temel zorluklardan biri, genellikle zaman alıcı ve hatalara açık olan "yaşam kanıtı" doğrulama sürecidir. Bu tez, iki biyometrik kimlik doğrulama yöntemini (parmak izi ve damar tanıma) birleştirerek güvenliği ve doğruluğu artıran bir dijital çözüm önermektedir. Bu tamamlayıcı biyometrik teknikleri entegre ederek, sistem "yaşam kanıtı" sürecinin doğruluğunu önemli ölçüde iyileştirmektedir. Deneysel sonuçlar, çift kimlik doğrulama sisteminin tek bir yöntem kullanmaya kıyasla daha yüksek doğruluk elde ettiğini, 4 saniyenin altında doğrulama süreleriyle emeklilerin kimliğini doğrulamada %87,07'nin üzerinde doğruluk sağladığını göstermiştir. Bu verimli ve güvenli yaklaşım, uygun emeklilerin emeklilik maaşlarını gecikmeden almaya devam edebilmelerini sağlayarak hem emeklilere hem de hizmet sağlayıcılara fayda sağlamaktadır.
Author
Ahmed Safaa Salım Salım
Institution
How to Cite
Ahmed Safaa Salım Salım (Yüksek Lisans Tezi). Yaşam sertifikası doğrulamasını basitleştirme: Parmak izi ve damar tanıma ile biyometrik entegrasyon, 2025, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
