Abstract:
Biyometrik doğrulama sistemleri, bir kişinin kimliğini doğrulamak için yaygın olarak kullanılır. Yüz, imza, parmak izi ve iris popüler biyometrikler arasındadır. Biyometrik sistemler güvenlik, alışveriş ve finans gibi çeşitli uygulamalarda kullanılırlar. Özellikle adli uygulamalarda çok düşük hata oranlarına sahip olmaları gerekmektedir. Kabul edilebilir sonuçlar elde etmek için çeşitli problemlerle başa çıkmak zorundadırlar. Tek kipli biyometrik sistemlerin limitlerinin üstesinden gelmek için, çok kipli bir doğrulama sistemi sunulmuştur. İmza ve yüz özellikleri tek kipli biyometrik sistemler oluşturmak için kullanılmıştır. Daha sonra, bu sistemlerin skor seviyeleri kombinasyonu kullanılarak hata oranları azaltılmak istenmiştir. Çok kipli doğrulama sisteminin performansını değerlendirmek için çeşitli saldırı ve gürültü prosedürleri uygulanmıştır. Bilgisayarlı görü problemlerinde büyük başarı elde eden tekrarlayan ve evrişimsel yapay sinir ağlarının kullanımı çevrimdışı imza doğrulaması için incelenmiştir. İki farklı ağ mimarisinin kombinasyonlarının, düşük hata oranı elde etmek için kullanılabileceği gösterilmiştir. Kimlik doğrulama için kullanıcı-bağımsız ve kullanıcı-bağımlı yaklaşımlar araştırılmıştır. İki evrişimsel sinir ağı mimarisi, kullanıcı-bağımsız imza öznitelikleri öğrenmek için kullanılmıştır. Daha sonra, kullanıcı-bağımlı sınıflandırıcılar bir kimlik talebini kabul etmek veya reddetmek için eğitilmiştir. Yüz doğrulama sistemi geliştirmek için transfer öğrenme yaklaşımı kullanılmıştır. Kullanıcı-bağımsız yüz öznitelikleri, eğitilmiş bir evrişimsel sinir ağı kullanılarak çıkarılmıştır. Ardından, kullanıcı-bağımlı sınıflandırıcılar bu öznitelikler kullanılarak doğrulama işlemi yapmak üzere eğitilmişlerdir. Bu tezde, yüz ve imza doğrulama sistemleri birbirinden bağımsız olarak geliştirilmiş ve performansları değerlendirilmiştir. Daha sonra, bu iki sistemden gelen bilgiler çok kipli bir biyometrik sistem tarafından kaynaştırılmıştır. Sonuçlar, çok kipli yaklaşımın, sistemi saldırılara ve gürültüye karşı daha güçlü hale getirerek, tek kipli sistemlerden daha yüksek doğruluk oranına ulaşmak için kullanılabileceğini göstermektedir.
