Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/12073
Title: Analysis of fingerprint matching performance with deep neural networks
Other Titles: Derin sinir ağları ile parmak izi eşleştirme performansı analizi
Authors: Erdoğmuş, Nesli
Göçen, Alper
01. Izmir Institute of Technology
Keywords: Fingerprints
Neural networks (Computer science)
Issue Date: Mar-2022
Publisher: 01. Izmir Institute of Technology
Abstract: Fingerprints are unique biometric properties for each person. In the literature and industry, they are widely used for identification purposes. Collecting biometric datasets is a tedious work since it is not possible without the owners’ consent, and existing fingerprint datasets are either not sufficient to use in deep learning tasks by means of size or most of them are kept private to the collectors’ use. This increases the need of synthetic fingerprint images and their use in a variety of tasks especially for training deep learning models. In this study, the performance of a CNN architecture named Finger ConvNet[1] is compared to well-known networks and the question of whether a mixed dataset consisting of synthetically generated and real fingerprint images can reach a performance close or equal to ones having only real images is discussed. As a result of experiments, it is shown that the number of real images in the dataset is an important factor and that the performance of the mixed dataset was less than the one having only real images proposed in the referred study.
Parmak izleri her kişi için benzersiz biyometrik özelliklerdir. Literatürde ve endüstride kimlik belirleme amacıyla yaygın olarak kullanılmışlardır. Biyometrik veri kümesi oluşturmak veri sahibinin izni olmadan yapılamadığından ve varolan veri kümelerinin derin öğrenme yöntemleri için yeterli olmaması, toplayan kişi ya da kurumun özel kullanımı için oluşturulması gibi sebeplerden ötürü zorlu bir iştir. Bu, sentetik parmak izi resimlerinin ve onların özellikle derin öğrenme gibi çeşitli problemlerde kullanımının önemini arttırmıştır. Bu çalışmada, Finger Convnet[1] isimli bir sınıflandırıcı derin öğrenme modelinin performansı, literatürdeki iyi bilinen modellerle karşılaştırılmış, sentetik ve gerçek veri karışımından oluşan veri kümesinin performansının, yalnızca gerçek verilerden oluşanlara yakın ya da eşit olup olamayacağı sorusu tartışılmıştır. Deneylerin sonucu olarak, karma veri kümesinin içindeki gerçek resim sayısının belirleyici bir faktör olduğu ve performansın referans çalışmadaki[1] sadece gerçek veri içeren veri kümesinden daha az olduğu görülmüştür.
Description: Thesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Computer Engineering, Izmir, 2022
Includes bibliographical references (leaves. 33-35)
Text in English; Abstract: Turkish and English
URI: https://hdl.handle.net/11147/12073
https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=CG8WvdvvxJP04Unr7Yecf16repV6elMs0se6MrCtBnizIYQukIp5wDBCXCyuIxx_
Appears in Collections:Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
10459176.pdfMaster Thesis3.56 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

2,658
checked on Feb 26, 2024

Download(s)

1,696
checked on Feb 26, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.