Özet:
Günümüzde kullanılan kimlik tespit işlemlerinde doğruluk ve güvenirlik büyük önem arz etmektedir. Geleneksel kimliklendirme yöntemlerinin yeterli güvenlik seviyesi sağlayamaması, bu alanlarda yapılan çalışmaların biyometrik ve çoklu biyometrik sistemlere yönelmesine neden olmaktadır. Bu sistemler, kişilerin fizyolojik ve davranışsal karakteristiklerine dayanmaları nedeniyle geleneksel yöntemlere nazaran daha güvenliklidir. Tez çalışmasında, el imgesinden elde edilen avuç parmak eklem yüzeyi yeni bir biyometrik olarak önerilmiş ve kişisel kimliklendirme için bu biyometriğin yeterliliği tanıma ve doğrulama ile test edilmiştir. Bu amaçla Aktif Görünüş Modeli ile bölütlenen avuç imgeleri üzerinden analitik yaklaşımlar kullanılarak avuç parmak eklem yüzeyi elde edilmiştir. Çalışmada, önerilen avuç parmak eklem yüzeyi ile aynı el imgesine ait avuç izinin birlikte oluşturduğu uzun vektör yapısına dayanan çoklu biyometrik bir tanıma ve doğrulama gerçekleştirilmiştir. Önerilen biyometriğin ve çoklu biyometrik yapılarının her biri için önişlem, öznitelik çıkartma ve sınıflandırma ya da eşleştirme aşamaları uygulanmıştır. Sonuç olarak iki yapının da başarılı olduğu görülmüştür. Kendi içlerinde kıyaslandıklarında ise çoklu biyometrik yapının daha yüksek bir başarıya ulaştığı görülmektedir.
Nowadays, accuracy and confidence is an important issue for identification. Failure to obtain adequate security level of the traditional identification methods, the studies in this field is to be directed towards the biometric and multibiometric system. These systems are based on physiological and behavioral features of individuals so they give more confidence than traditional methods. In this work, palm finger joint surface which is extracted from hand image is proposed as a new biometric and robustness of this biometric tested with recognition and verification for personal identification. For this purpose, palm finger joint surface is extracted by using analitical approachs on palm image which is segmented with Active Appearance Model. In this work, multibiometric approach was carried out for recognition and verification based on long vector structure with using suggested palm finger joint surface and palm print which is from the same hand image. For each of suggested biometric and multibiometric structure preprocessing, feature extraction and classification/macthing steps were applied. Results show that both approachs are successfull. When they are compared to each other, the proposed multibiometric system reaches more success then unibiometric system.
