A COMPARATIVE PERFORMANCE ANALYSIS OF VARIOUS CLASSIFIERS FOR FINGERPRINT RECOGNITION

Authors : Alper BAŞTÜRK, Nurcan SARIKAYA BAŞTÜRK, Orxan QURBANOV

Pages : 504-513

Doi:10.28948/ngumuh.443160

View : 18 | Download : 12

Publication Date : 2018-07-20

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, güncel sınıflandırıcılar ve ayrıca literatürdeki mevcut bazı önemli ve yaygın sınıflandırıcılar kullanılarak parmak izi görüntüleri tanınmıştır. Çalışmada kullanılan sınıflandırma yöntemleri; destek vektör makineleri, k-en yakın komşu, Naive-Bayes, karar ağacı öğrenimi ve derin sinir ağlarıdır. Eğitim ve test veri setleri temel olarak 165 farklı parmağın dört farklı parmak izi görüntüsü alınarak elde edilmiştir. Her bir farklı parmak izi görüntüsüne ek olarak, bu izlerin yedi farklı döndürülmüş versiyonu da veri kümesini genişletmek amacıyla kullanılmıştır. Her parmak izi görüntüsünün özellik vektörü insert ignore into journalissuearticles values(parmak kodu);, yönlü Gabor süzgeci ile süzgeçleme sonrası çıktı görüntülerindeki ilgilenilen insert ignore into journalissuearticles values(sektör); alanlarının ortalaması alınarak üretilmiştir. Parmak izi veri seti oluşturulduktan sonra, tüm sınıflandırıcılar parmak izi görüntülerini tanımak üzere eğitilmiştir. Detaylı simülasyon çalışmaları, parmak izi görüntülerinin tanınması amacıyla kullanılan sınıflandırıcılar arasında en başarımlı olanının derin sinir ağı tabanlı sınıflandırıcı olduğunu göstermiştir.
Keywords : Derin sinir ağı, parmak izi tanıma, sınıflandırma