BLOG

Biyometri alanında yapılan çalışmalar

01/02/2017 tarihinde Ramazan CESUR tarafından yazılmıştır.

Biyometri bir bireyin fiziksel özelliklerini kullanılarak kimlik tespitinin yapılmasıdır [1]. Kullandığı materyaller ise parmak izi, yüz, kulak, iris, retina, el geometrisi gibi kişiye özgü olan niteliklerdir. Biyometrik veriler kişinin kimliklendirilmesinde kullanılan kişiye özgü öznitelik vektörlerinden oluşmaktadır. Biyometride en yaygın olarak kullanılan nitelik parmak izidir. Bunun sebebi ise parmak izi verisinin dış etkilere, yaşlanmaya, çalışma koşullarına ve kiloya bağlı olmaması ve toplanması için özel bir çaba gerektirmeden kolaylıkla toplanabilmesidir [2].

Bir bireyin belirlenmesi adli çalışmalarda önemli rol oynar. Bireyin belirlenmesinde popüler metodlardan bir tanesi parmak izidir. Parmak izinin tercih edilmesinin sebebin daha once belirtildiği gibi toplanmasının kolay olması ve deformelere karşı dayanıklı olmasıdır. Diğer bir sebep ise parmak izi ile yüksek oranda başarının sağlanabilmesidir.

Ghada Attia Eshak tarafından yapılan çalışmada 752 tane sağlıklı yetişkin Mısırlı bireyden oluşan bir veri tabanı kullanılmıştır [3]. Bu 752 kişinin 380 tanesi erkek 372 tanesi ise bayandan oluşmaktadır ve yaş aralığı 20 ile 30 arasında değişim göstermektedir. Bu kişilerin rızaları alınarak 10 parmak izi sıralı bir şekilde alınmıştır. Alınan parmak izlerinde tepe sayısı tepe alanı tepe yoğunluğu kare alanı kullanılmıştır ve istatistiksel analiz yöntemleri kullanılarak mantıksal regrasyonlar yapılmıştır. Yapılan çalışmanın sonucu bize göstermektedir ki kadınlarda parmak izi alanları erkeklere oranla daha küçüktür ve kadınlarda tepe ve çukur sayılarının erkeklere oranla daha fazla olduğu tespit edilmiştir. Çalışmanın sonucuna bakıldığında ise en iyi sınıflandırma tepe sayısı kare alanı ve tepe yoğunluğu kombinasyonu ile sağlanmıştır ve başarı oranı %82’dir.

Kişi sınıflandırmada ilk ve en önemli adım cinsiyet tespitidir [4]. Bu yüzden gerek adli vakalarda gerekse adli antropolojide ilk adım olarak cinsiyeti tespit etmekle başlanır. Parmak izinden cinsiyet tespiti şu ana kadar kişiden kişiye gore değişmeyen bir noktayı referans alarak belli bir kesit alınarak yapılmıştır. Alınan o kesitin üzerinde bulunan tepe sayısına ve çukur sayısına bakılmıştır.

Yapılan bir çalışmada Parmak izi sabit değişmeyen bir veri olduğu için biyolojide, adli antropolojide, morfolojide çalışılan bir veridir. Suç mahalinde ya da suça teşvik eden unsurlarda olay yerinde bırakılan parmak izi verisi ile madurların maduriyetlerini giderip kişiyi tespit etmede kullanılmaktadır [5]. Parmak izinin kalınlığı epidermis ile tepeler arasında kalmaktadır. Kadınlarda tepe yoğunluğu erkeklere göre daha yoğun oldugu tespit edilmiştir. Kuzey Hintliler üzerinde yapılan çalışmada tepe yoğunluğu, tepe sayısı, ulnar tipi referans alınarak 5*5 mm çapında kesite bakılmıştır. 194 kişi üzerinde yapılan çalışmada yaş aralığı 18 ile 25 arasında değişen 97 bayan 97 erkek denek kullanılmıştır [6].

Ulnar ve radial kıvrımları referans olarak kullanılan 5*5 mm lik kesitler alınarak tepe yoğunluğuna bakılmış ve istatistiksel analizler yapılarak bayan bireylerde tepe yoğunluğunun erkeklere oranla daha yağun olduğu sonucuna varılmıştır [7]. Bu bilginin morfolojide kullanarak bu zamana kadar aydınlatılamamış olan bir çok olayın aydınlatılabileceği tahmin edilmektedir ve adli antopolojide ve kişi tanıma sistemlerinde de kullanılabileceği gözlenmiştir

Nayak ve ekip arkadaşlarının yapmış oldukları analizin sonuçlarına göre, Malezyalı kadınların tepe sayısı ortalamaları 13,63 tepe/25mm2 olarak, Malezyalı erekeklerin parmak izlerindeki ortalama tepe sayıları ise 11,44 tepe/25mm2 olduğu görülmüştür [8]. Ayrıca Çinli bayanların ortalama tepe sayıları 14,15 tepe/25mm2, Çinli bayların ortalama tepe sayıları ise 11,73 tepe/25mm2 olarak bulunmuştur [9].

Nayak ve diğerlerinin aynı yöntemle Hintli 100 bay ve 100 bayan parmak izi kullanılarak yaptıkları diğer bir çalışmada [5], bayanların parmak izi ortalama tepe sayısı 14,20 tepe/25mm2, bayların parmak izi ortalama tepe sayısı 11,00 tepe/25mm2 olarak bulunmuştur. Bu oranlar ırklara gore farklılık arz etmektedir.

Yapılan diğer bir çalışmada ise Esperanza Gutiérrez-Redomero Ph.D., Senior Lecturera, son zamanlarda parmak izindeki tepe yoğunluğundan yararlanarak çeşitli ırklar üzerinde çalışmalar sıklıkla yapılmasına ragmen böyle bir çalışmanın şu ana kadar Kızılderililer üzerinde yapılmadığına dikkat çekmiştir [11]. Bu çalışma bu eksikliği gidermek için Kızılderililer üzerinde yapılmıştır. Çalışmanın hedefi ise parmak izindeki tepe yoğunluğundan yarallarak cinsiyeti bulmaktır. Bu çalışma Arjantin ve İspanyol toplumlarının birleşmesinden oluşan 393 kişinin 10 parmak izi alınarak yapılmıştır. Bunlardan 193 birey deniz seviyesinden 2000 metre yükseklikte yer alan Puna-Quebrada bölgesinden 200 birey ise deniz seviyesinden 500 metre yükseklikte yer alan Ramel bölgesinden toplanmıştır. Toplanan bu veriler parmaktaki tepe yoğunluğunun yanında Ulnar Proximal ve Radial kıvrımlara bakılarak kızılderilerdeki yapıya bakılmıştır ve bu çalışmada elde edilen sonuçlar forensik bilminde yapılan çalışmalarda kullanılmıştır. Yapılan analizde bayes teoremi kullanılarak cinsiyetin bulunması hedeflenmiştir Bu çalışmanın sonucunda ise yükseltinin parmak izindeki vektorlerin sayısına olan etkisinden ve son zamanlarda bir çok farklı millette yapılmış olmasına ragmen Kızılderililer üzerinde yapılmadığı farkedilmiş ve %82 oranında başarı elde edilmiştir.

Parmak izi kimliklendirme sistemlerinde kullanılan ve kişiye özgü olduğu için çok fazla tercih edilen bir metottur. Medikal alanda yapılan araştırmalar için kimliklendirme işlemi hayati derecede öneme sahiptir [15]. Dermatoloji bilminde yapılan çalışmalar bize göstermektedir ki parmak izindeki tepe paternleri daha anne karnında 10 haftalıkken oluşmaya başlamakta ve 6. Ayın sonunda ise artık kişiye özgü hale gelmektedir. Parmak izindeki bu tepe ve çukur yoğunluğu gibi nitelikler toplumdan topluma değişmekte ve cinsiyetler arasında farklılıklar göstermektedir. Türk vatandaşları üzerinde yapılan bir çalışmada Öktem ve arkadaşları Türk toplumundan alınan yaşları 17 ile 28 arasında değişen 118 bayan 88 erkekten oluşan bir veri tabanı kullanmıştır. Bu oluşturulan veri tabanında sağ ve sol eller karıştırılarak, 5*5 mm lik kare kesitler alınmıştır. Alınan veriler Whitney U testi ve Friedman testine tabi tutularak bayanlardaki tepe yoğunluğunun erkeklere oranla daha yoğun olduğu gözlemlenmiştir. Bu çalışma da forensik biliminde kullanılmak üzere sonuçlar elde edilmiştir[4].

Makalenin ikinci bölümüne kullanılan materyal ve yöntemlerden bahsedilmiştir. Üçüncü bölümünde, daha geniş kapsamlı olarak kullanılan yöntemler ile sonuçlar ve nasıl elde edildikleri açıklanmıştır

REFERENCES


1. Özkaya, N., Sağıroğlu, Ş., Wani, A., "An Intelligent Automatic Fingerprint Recognition System Design", Machine Learning and Applications, 231-238 (2006).
2. Adán, M., Adán, A., Vázquez, A.S., Torres, R., “Biometric verification/identification based on hands natural layout”, Image and Vision Computing, 26 (4) : 451-465 (2008).
3. Esperanza Gutiérrez-Redomero, Noemí Rivalder “Assessment of the methodology for estimating ridge density in fingerprints and its forensic application” Science and Justice 54 (2014) 199–207
4. Hale Oktem a, *, Ayla Kurkcuoglu a, Ismail Can Pelin a, Ayse Canan Yazici b, Gulnihal Aktas ̧ c, Fikret Altunay “Sex differences in fingerprint ridge density in a Turkish young adult population: A sample of Baskent University” Journal of Forensic and Legal Medicine 32 (2015) 34e38
5. Esperanza Gutiérrez-Redomero Ph.D., Senior Lecturera,e,*, Ángeles Sánchez-Andrés Ph.D., Senior Lecturera,e,”A comparative study of topological and sex differences in fingerprint ridge density in Argentinian and Spanish population samples” Journal of Forensic and Legal Medicine 20 (2013) 419e429
6. Kewal Krishan MSc, PhD Sr. Assistant Professor a, *,1, Tanuj Kanchan MD Associate Professor b, Chitrabala Ngangom MSc Former Student “A study of sex differences in fingerprint ridge density in a North Indian young adult population “Journal of Forensic and Legal Medicine 20 (2013) 217e222
7. Neeti Kapoor, Ashish Badiye “Sex differences in the thumbprint ridge detansity in a central Indian population” Egyptian Journal of Forensic Sciences (2015) 5, 23–29
8. D.Gnana Rajesh, Dr. M. Punithavalli “Wavelets and Gaussian Mixture Model Approach for Gender Classification Using Fingerprints” 2nd International Conference on Current Trends in Engineering and Technology, ICCTET’14 p.522-525
9 M.Vadivel, T.Arulkumaran Gender Identification from Finger Print Images Based on a Supervised Learning Approach “A Publisher for Research Motivation ........Volume 2, Issue 7, July 2014” p.24-28
10. Gnanasivam P1, and Dr. Muttan S “Fingerprint Gender Classification using Wavelet Transform and Singular Value Decomposition”
11 Kewal Krishan MSc, PhD Sr. Assistant Professor a, *,1, Tanuj Kanchan MD Associate Professor b, Chitrabala Ngangom MSc Former Student a “A study of sex differences in fingerprint ridge density in a North Indian young adult population” Journal of Forensic and Legal Medicine 20 (2013) 217e222
12 Mangesh K. Shinde, Prof. S. A. Annadate “Study of different methods for Gender Identification using Fingerprint” International Journal of Application or Innovation in Engineering & Management (IJAIEM) Volume 3, Issue 10, October 2014 p.194-199
13 Samta Gupta, A. Prabhakar Rao “Fingerprint Based Gender Classification Using Discrete Wavelet Transform & Artificial Neural Network” IJCSMC, Vol. 3, Issue. 4, April 2014, pg.1289 – 1296
14 Ceyhan, E.B. ; Sagiroglu, S. ; Cesur, R. ; Oner, K. “Automatic Gender Classification System from Finger 2D: 4D Ratio and Comparison of Successes with Using Different Algorithm” Machine Learning and Applications (ICMLA), 2014 13th International Conference on ICMLA.2014.103 p.600-605
15 Ceyhan, E.B. ; Sagiroglu ” S. Gender inference within Turkish population by using only fingerprint feature vectors” Computational Intelligence in Biometrics and Identity Management (CIBIM), 2014 IEEE Symposium on p:146- 150
16 Neeti Kapoor, Ashish Badiye “Sex differences in the thumbprint ridge density in a central Indian population“ Egyptian Journal of Forensic Sciences (2015) 5, 23–29
17 Esperanza Gutiérrez-Redomero Ph.D., Senior Lecturera,e,*, Ángeles Sánchez-Andrés Ph.D., Senior Lecturera,e, Noemí Rivaldería MSc, PhD studenta,e,Concepción Alonso-Rodríguez Ph.D., Senior Lecturerb,e, José E. Dipierri Ph.D., Senior Lecturer ,Luis M. Martín BSc, Chief Inspector of the National Police “A comparative study of topological and sex differences in fingerprint ridge density in Argentinian and Spanish population samples”Journal of Forensic and Legal Medicine 20 (2013) 419e429
18 Kewal Krishan MSc, PhD Sr. Assistant Professor a, *,1, Tanuj Kanchan MD Associate Professor b, Chitrabala Ngangom MSc Former Student “A study of sex differences in fingerprint ridge density in a North Indian young adult population” Journal of Forensic and Legal Medicine 20 (2013) 217e222
19 Gnanasivam P, and Dr. Muttan S “Fingerprint Gender Classification using Wavelet Transform and Singular Value Decomposition” 2014
20 EB Ceyhan, S Sagiroglu, ME Akyil”Statistical gender analysis based on fingerprint ridge density” Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2013 21st
21 Mosier, “Problems and Designs of Cross-Validation”, Educational and Psychological Measurement,11, 5-11, 1951.

Ramazan CESUR

Bilgisayar Mühendisi

Yorumlar

Henüz yorum yapılmadı. Yorum yapan ilk kişi siz olun

Yorum Yaz