Geometrik tabanlı öznitelik çıkarma ve öznitelik füzyonuna dayalı parmak damar tanıma

Biyometrik tanıma (BT) sistemleri, canlıların kimliklerinin otomatik olarak doğrulanmasını ve-ya tanımlanmasını sağlayan sistemler bütünüdür. Bu işlem sırasında sadece o canlıya özgü benzersiz olarak bulunan parmak damar (PD) ağı, avuç içi damar ağı, parmak izi, retina, yüz, imza, ses vb. gibi karakteristik özellikler kullanılmaktadır. Bu özelliklerden birisi olan PD ağı, sahip olduğu ekstra avantaj-lar nedeniyle diğer BT sistemlerine göre kullanım alanlarını ve popülerliğini giderek artırmaktadır. Özel-likle güvenliğin ve uygulanabilirliğin ön planda olduğu yerlerde kullanım alanı giderek yaygınlaşmakta-dır. PD tanıma sistemlerindeki başarı oranlarını yükseltmek ve sistemin verimliliğini artırmak amacıyla önemli aşamalardan olan ön işleme ve öznitelik çıkarma aşamalarında her geçen gün yeni çalışmalar yapılmaktadır. Parmak damar ağı görüntülerinde bulunan gürültülerin azaltılması, yeni özniteliklerin çıkarılması ve bu özniteliklerin kullanıldığı yeni yöntemlerin geliştirilmesi konularında çalışmalar litera-türe kazandırılmaktadır. PD resimlerinin elde edilme aşamasında kullanılan kızılötesi ışınların ya da kurulan sistemin, dokunun yapısal özelliklerinden kaynaklı meydana getirdiği ışık saçılmaları, optik ve hareketsel bozulmalar sebebiyle ortaya çıkan gürültülerin temizlenmesi amacıyla çalışmalar yapılmak-tadır. Bu tez çalışmasında, Homomorfik Filtre (HF) ve Perona-Malik Anizotropik Difüzyon (PMAD) yöntemleri ön işleme aşamasında kullanılarak görüntülerde bulunan gürültüler giderilmeye çalışılmıştır. Ayrıca başarı oranını yükseltmek amacıyla, literatürde kullanılan öznitelik çıkarma yöntemlerinden elde edilen özniteliklere ilaveten Yatay Toplam Oran (HTP) ve Dikey Toplam Oran (VTP) olmak üzere iki yeni öznitelik önerilmiştir. Bu öznitelikler Yatay ve Dikey Toplam Oran (HVTP) öznitelik çıkarma yöntemi kullanılarak literatüre kazandırılmıştır. Çıkarılan yeni öznitelikler hem uzamsal hem de frekans alanı öznitelikleri ile öznitelik füzyonu yardımıyla birleştirilmiş ve farklı sınıflandırma yöntemleri kulla-nılarak başarı oranında sağladığı iyileştirmeler gözlemlenmiştir. Yapılan çalışmalarla, parmak damarla-rına ait özelliklerin etkin bir şekilde kullanılması ve PD tanıma performansının arttırılması sağlanmış, kimlik tanıma süreçlerinde daha güvenilir ve yüksek doğruluk içeren uygulamaların geliştirilmesine kat-kıda bulunulmuştur.