Evrişimsel sinir ağları kullanarak parmak ucu görüntülerinden cinsiyet tahminlemesi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2021
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Düzce Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Son yıllarda günlük hayatımıza birçok yenilik getiren ve araştırmacılara yeni çalışma alanları oluşturan yapay zekâ teknolojisinin önemi gün geçtikçe artmaktadır. Cinsiyet sınıflandırma konusu da yapay zekâ alanının önemli bir araştırma konusudur. Yüz, vücut hatta parmak izi görüntülerinden cinsiyet tahmini üzerine çalışmalar yapılmıştır. Ayrıca günümüzde biyometrik tanıma sistemleri insanların parmak izlerini, yüzünü, irisini, avuç içi izlerini, imzasını, DNA ve retinasını belirleyebilecek seviyelere çıkmıştır. Çalışmada yeni bir biyometrik sistem oluşturulmasına olanak sağlayacak bir yöntem önerilmiştir. Bu çalışmada parmak ucu görüntülerinden cinsiyet sınıflandırma üzerine çeşitli modeller eğitilip, denemeler yapılmıştır. Çalışmada hazır bir veri seti kullanılmayıp 200'den fazla kişiden parmak görüntüsü toplanmıştır. Toplanan görüntülere döndürme, kesme ve arka plan azaltma işlemleri uygulanıp eğitim için hazır hale getirilmiştir. Yapılan çalışmada 4 farklı ağ modeli oluşturulmuştur. Bu modellerde veri artırma işlemleri ve transfer öğrenme kullanılmıştır. Kısıtlı bir alanda çalışma yapmak, her görüntünün kalitesinin ve açılarının farklı olmasına rağmen oluşturduğumuz model yüksek başarımlı sonuçlara ulaşmıştır. Bu çalışmada önerilen model %86,39 başarım oranına sahiptir.
Bringing several innovations to our daily life, the importance of artificial intelligence technology has been increasing day by day and has created new fields for researchers. Gender classification is also an important research topic in the field of artificial intelligence. Studies on gender prediction from face, body and even fingerprint images have been done. In addition, today, biometric recognition systems have reached levels that can determine people's fingerprints, face, iris, palm prints, signature, DNA and retina. In this study, various models were trained and tested on gender classification from fingertip images. In the, a ready data set was not used and finger images were collected from more than 200 people. Rotation, cutting and background reduction are applied to the collected images and made ready for the training. 4 different network models were set in the fieldwork. Data augmentation and transfer learning were used in these models. Working in a limited area, the model we created has achieved high performance results, for all that the quality and angles of each image are different. The model proposed in this scientific study has an achievement drive of 86.39%.
Bringing several innovations to our daily life, the importance of artificial intelligence technology has been increasing day by day and has created new fields for researchers. Gender classification is also an important research topic in the field of artificial intelligence. Studies on gender prediction from face, body and even fingerprint images have been done. In addition, today, biometric recognition systems have reached levels that can determine people's fingerprints, face, iris, palm prints, signature, DNA and retina. In this study, various models were trained and tested on gender classification from fingertip images. In the, a ready data set was not used and finger images were collected from more than 200 people. Rotation, cutting and background reduction are applied to the collected images and made ready for the training. 4 different network models were set in the fieldwork. Data augmentation and transfer learning were used in these models. Working in a limited area, the model we created has achieved high performance results, for all that the quality and angles of each image are different. The model proposed in this scientific study has an achievement drive of 86.39%.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
