Yaşam sertifikası doğrulamasını basitleştirme: Parmak izi ve damar tanıma ile biyometrik entegrasyon
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (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.
Yazar
Ahmed Safaa Salım Salım
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Ahmed Safaa Salım Salım (Yüksek Lisans Tezi). Yaşam sertifikası doğrulamasını basitleştirme: Parmak izi ve damar tanıma ile biyometrik entegrasyon, 2025, Altınbaş University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Altınbaş University tezlerinden daha fazlası
- 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)
