Parmak İzi Doğrulama ve Sahtecilik Algılama İçin Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Karşılaştırılması
Bildiriler > Tam Metin Bildiri · 2024
Yazarlar: Merve Genel, Özgü CAN, Aybars UĞUR
8th International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP'24), Türkiye, Malatya, Uluslararası, Sözlü Sunum, Tam Metin Bildiri, 2024-2024, ss 1-8
DOI: 10.1109/IDAP64064.2024.10710810
Özet
<p>Günümüzde, dijital güvenlik ve kimlik doğrulama, bilgi ve iletişim teknolojilerinin hızla gelişmesiyle birlikte kritik bir önem kazanmıştır. Özellikle, biyometrik kimlik doğrulama yöntemleri, güvenli ve kullanışlı oldukları için geniş bir kabul görmektedir. Parmak izi tanıma sistemleri, bu biyometrik yöntemler arasında en yaygın ve etkili olanlardan biridir. Ancak, teknolojinin gelişimiyle birlikte sahte parmak izi saldırıları gibi güvenlik tehditleri de ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada, parmak izi doğrulama ve sahtecilik algılama üzerine derin öğrenme yöntemleri ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak gerçekleştirilen bir analiz sunulmaktadır. SOCOfing adlı veri seti kullanılarak yapılan bu projede, çeşitli derin öğrenme modelleri ve makine öğrenmesi algoritmaları uygulanmış ve bu yöntemlerin doğruluk oranları karşılaştırılmıştır. Çalışmanın temel amacı, farklı model yapılandırmaları ve hiperparametre ayarları ile parmak izi doğrulama ve sahtecilik algılama performansını iyileştirmektir. Elde edilen sonuçlar, derin öğrenme ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak karşılaştırılmış ve en etkili tekniklerin belirlenmesi amaçlanmıştır.</p>