Akıllı telefon temelli parmak izi tanıma sistemleri

Parmak izi tabanlı biyometrik sistemler yüksek güvenirlikli platformlar geliştirebilmek veya adli bilimler alanında suçlu tespit edebilmek gibi farklı amaçlarla birçok uygulama alanında kullanılmakta ve çok kritik görevler üstlenmektedir. Bu tez çalışmasında, parmak izi tabanlı biyometrik sistemlerin kullanıldığı uygulama alanlarına hizmet edecek MAFIS ve MALFIS adında iki farklı sistem önerisi sunulmuştur. MAFIS; bireyden veri kaybına, gürültüye, deformasyona sebebiyet vermeden ve temaslı edinim yöntemlerinin dezavantajlarından etkilenmeden parmak izi toplayabilen ve bu izi kullanarak tanımlama/doğrulama yapabilen sistemdir. MALFIS ise, olay yerinde şüphelinin bıraktığı görünmez parmak izini kimyasal ve/veya fiziksel müdahale gerektirmeden, tahribatsız ve temassız toplayabilen ve bu izi kullanarak tanımlama yapabilen sistemdir. MAFIS ve MALFIS, özellikle akıllı telefonlar üzerinde çalışabilecek şekilde geliştirilmiş olup, parmak izinin tespiti, geliştirilmesi ve toplanması için özel olarak tasarlanmış her sistem için ayrı tasarlanmış iki farklı aparatın kullanıldığı veri edinim düzeneklerine sahiptir. Bu düzenekler kullanılarak her iki sistemden toplanan parmak izlerinin tanımlama/doğrulama için kullanılabilir nitelikte olduğunu tespit edebilmek adına, toplanan parmak izleri ön işleme süreçlerine tabi tutularak eşleştirme sürecine hazır hale getirilmiştir. MAFIS ve MALFIS, biyometrik sistemlerinin taşınabilir olmama, yüksek maliyetli tasarım ve teknoloji gereksinimleri, karmaşık ve uzmanlık gerektiren uygulama basamakları içerme problemlerini gideren, uçtan uca çözüm önerileridir. Her iki sistemin performanslarını analiz edebilmek için, bireylerin geleneksel yöntemlerle toplanan parmak izleri ile önerilen sistemler kullanılarak toplanan parmak izleri literatürde kabul görmüş eşleştiriciler (VeriFinger-SDK ve SourceAFIS) kullanılarak karşılaştırılmış, eşleşme başarıları değerlendirilmiş ve doğruluk oranları MAFIS için %98 ve MALFIS için %96 olarak ölçülmüştür. Elde edilen sonuçlar, önerilen sistemlerin tanımlama/doğrulama performanslarının kabul görür nitelikte olduğunu göstermektedir. Bu sistemlerin tanımlama/doğrulamada kullanılan süreçlerinin iyileştirilmesine, hızlandırılmasına ve maliyetlerinin düşürülmesine katkı sağlayacağı, en önemlisi ihtiyaç duyulan uzman gereksinimlerini azaltacağı değerlendirmektedir.