Yerel üçlü desen ile kulak görüntülerinin kişi, yaş ve cinsiyete göre sınıflandırılması

Bireylerin kimliğini doğrulamaya yönelik ihtiyaç her geçen gün artmaktadır. Geleneksel olarak kimlik doğrulama sistemlerinde pasaportlar, kimlik kartları, anahtarlar kullanılır. Bu tür sistemler ile birlikte güvenliği arttırmak için şifreler de kullanılabilir. Maalesef bu tür güvenlik sistemlerinin dezavantajları arasında kimlik olarak kullanılan eşyanın kaybolması, kopyalanması, çalınması söz konusu olabilir. Şifrelerin ise unutulması ortaya çıkabilir. Bu tür durumlar kişiyi tehlikeye atabilir veya zor bir duruma sokabilir. Geleneksel kişi tanıma tekniklerinin bu tür eksiklikleri, herkes için büyük sorunlara neden olur. Bu tür durumlar ise araştırmacıları sağlam, güvenilir ve kusursuz bir kişisel tanımlama arayışına itmektedir. Bu arayış ise araştırmacıları biyometri sistemlerine itmektedir. Buradaki çalışma da 100 kişiye ait sağ ve sol kulak görüntüleri olan 2000 veri toplanmıştır. Toplanan bu dosyaların Yerel Üçlü Desen ile öznitelikleri çıkarılmıştır. Her bir görüntü dosyası için 1x512 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 % 90,2 oranında doğruluk oranı elde edilirken, cinsiyet için % 99,8 oranında başarı elde edilmiştir. Son olarak yaş için ise % 86,1 oranında sınıflandırma başarısına ulaşılmıştır.