Yazma ritmi tanıma algoritmaları için sinirsel-istatistiksel modelleme yaklaşımı

Bilgisayar ve bilgi sistemlerinin ana problemi olan güvenlik, sistemi yetkisiz ve kötü niyetlikimselerin saldirilarindan korumaktir. Iyi bir güvenlik seviyesi saglayabilmek için, sistemegirmeye çalisanlarin sistem tarafindan yetkilendirilmis kullanici olup olmadiklarindankesinlikle emin olunmalidir.Son zamanlarda, biyometrik güvenlik sis temleri teknolojisi gelistirilmis ve tipik yetkisorgulama sistemleri olan kullanici ve PIN veya sifre sorgulama sistemlerine ek olarak dahayüksek bir güvenlik saglamak amaciyla kullanilmaya baslanmistir.Bu tez çalismasinda, biyometrik güvenlik sistemlerinden yazma ritmi tanima sistemleri seçildive siniflandirma algoritmalari uygulanmaya çalisildi. Bunu basarabilmek için yazma ritmitanima sistemlerinde, önceleri kullanilmis olan siniflandirma algoritmalarinin bilgisi altindayeni bir perspektif gelistirildi. Buna göre iki farkli siniflandirma algoritmasi kullanan hibridbir model dizayn edildi. Algoritmalardan bir tanesi bu alanda kullanilan ilk siniflandirmaalgoritmalarindan olan istatistiksel algoritma, digeri ise yapay sinir aglaridir. Model,istatistiksel algoritma formülleri yapay sinirsel ag yapisi üzerine gömülerek elde edilmistir.Dizayn edilen modelin algoritmasi ayrintilariyla verilmis ve örnek kullanici girdileriyle testedilerek sonuçlar açiklanmistir.Yazma ritmi tanima biyometrik güvenlik sistemlerindeki siniflandirma algoritmalarina yeniyaklasimlarin ihtiyaci düsünülürek yapilan bu çalisma getirdigi perspektif ile daha ileridüzeydeki çalismalar iç in bir baslangiç noktasi olabilir.