Yerel faz niceleme ile ayak görüntülerinin kişi, yaş ve cinsiyete göre sınıflandırılması

Ayak görüntüleri insan vücudunun önemli bir biyolojik özelliği olup insanların çeşitli özelliklerini taşır. Ayak izindeki doku, şekil, uzunluk vb. farklı niteliklere bakılarak kişi tanımlamak mümkün olabilir. El yapısı kendine özgü şekil ve cilt dokusuna sahip olsa da bunların ayak biyometrisi ile karşılaştırılması karmaşık bir durum ortaya çıkarmaktadır. Bunun temel nedenleri arasında yakın ayak parmakları, ayak izlerindeki tipik çizgilerin yokluğu ve dönmüş ayak izlerinin yüksek gürültü içermesi yer almaktadır. Fakat bu ayrıntılar el ile benzerlik göstermese de her kişi için ayak görüntülerinde farklılık oluşmasına neden olmaktadır. Bunların yanı sıra ayak görüntüleri yaş, cinsiyet, ırk, ayakkabılar ve ayakkabı giymeye başlama yaşına göre de farklılık göstermektedir. Buradaki çalışma da 100 kişiye ait sağ ve sol ayak görüntüleri olan 6944 veri toplanmıştır. Toplanan bu dosyaların yerel faz niceleme ile öznitelikleri çıkarılmıştır. Her bir görüntü dosyası için 1x256 boyutlarında vektör üretilmiştir. Tüm dosyalar için bu işlemler yapılmış ve birçok farklı sınıflandırma algoritmaları ile görüntüler kişi, yaş ve cinsiyet için sınıflandırılmıştır. Kişi tanıma için % 99,42 oranında doğruluk oranı elde edilirken, cinsiyet için % 99,87 oranında başarı elde edilmiştir. Son olarak yaş için ise % 98,14 oranında sınıflandırma başarısına ulaşılmıştır.