Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/12036
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorErdoğmuş, Neslien_US
dc.contributor.authorKılınç, Vahdettin Onuren_US
dc.date.accessioned2022-03-25T12:48:04Z-
dc.date.available2022-03-25T12:48:04Z-
dc.date.issued2021-12en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11147/12036-
dc.descriptionThesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Computer Engineering, Izmir, 2021en_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves. 40-43)en_US
dc.descriptionText in English; Abstract: Turkish and Englishen_US
dc.description.abstractFingerprints regarded as the most reliable form of human identification for thousands of years. Even though the fingerprint collection process became more convenient with technological advancements, privacy concerns slowed down the researchers working on fingerprint biometrics. Like every other problem solved with deep learning, biometrics requires a sizable database to succeed. This study generates synthetic fingerprints to tackle bottlenecks created by privacy laws. First, the pipeline designed enhances images from a small publicly available fingerprint dataset. The new enhanced dataset is given as an input to a generative network to create candidate synthetic fingerprints. Fingerprint image quality models choose high-quality fingerprint images from the candidate set to form the synthetic fingerprint dataset. Numerous experiments were conducted to show the quality of the generated synthetics fingerprints using both real and synthetic fingerprint datasets available.Experimental results show that enhancing fingerprint images from real-life datasets helps integrate synthetic fingerprint images into real life. Synthetic fingerprints generated from the pipeline can generate large datasets with a representative quality close to their real-life counterparts without privacy concerns.en_US
dc.description.abstractParmak izleri binlerce yıldır en güvenilir insan tanıma yöntemi olarak kabul edilmiştir. Teknolojik gelişmeler ile parmak izi toplama süreci daha pratik hale gelmiş olsa da; kişilerin gizlilik endişeleri parmak izi biyometrisi üzerinde çalışan araştırmacıları yavaşlattı. Derin öğrenme ile çözülen bütün problemler gibi biyometri de başarılı olabilmek için büyük veritabanlarına ihtiyaç duyar. Kişilerin gizliliği ile oluştulan yasaların getirdiği darboğaz problemini çözmek için bu çalışma sentetik parmak izleri üretmektedir. Tasarlanan üretim hattı, öncelikle halka açık küçük bir parmak izi veri kümesindeki resimleri iyileştirir. Yeni oluşturulan gelişmis parmak izi veri kümesi, aday sentetik parmak izleri üretmek için bir ağa girdi olarak verilir. Parmak izi kalitesi ölçen modeller aday kümeden yüksek kaliteli parmak izlerini, sentetik parmak izi veri kümesi oluşturmak için seçerler. Bir çok sayıda yapılan deney, üretilen sentetik parmak izlerinin kalitesini göstermek için hem gerçek hem de sentetik veri kümeleri kullanılarak yapıldı. Deneyler sonucunda gerçek parmak izi resimlerimlerinin iyileştirilmesi, sentetik parmak izlerinin gerçek hayata entegrasyonunda yardımcı olduğu gözlemlenmiştir. Geliştirilen üretim hattı kullanılarak üretilen sentetik parmak izleri gerçek hayattaki benzerleri ile yakın temsil kabiliyetleri olduğu ve kişilerin gizliliği sorunları içermediği gözlemlenmiştir.en_US
dc.format.extentix, 43 leavesen_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisher01. Izmir Institute of Technologyen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectFingerprintsen_US
dc.subjectSynthetic fingerprintsen_US
dc.subjectGenerative adversarial networksen_US
dc.titleSynthetic fingerprint generation with gansen_US
dc.title.alternativeSentetik parmak izlerinin ganlar ile üretimien_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.authorid0000-0002-9966-6747en_US
dc.departmentThesis (Master)--İzmir Institute of Technology, Computer Engineeringen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.contributor.affiliation01. Izmir Institute of Technologyen_US
item.fulltextWith Fulltext-
item.grantfulltextopen-
item.openairetypeMaster Thesis-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.languageiso639-1en-
item.cerifentitytypePublications-
crisitem.author.dept01. Izmir Institute of Technology-
Appears in Collections:Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
10437882.pdfMaster Thesis8.14 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

1,886
checked on Apr 29, 2024

Download(s)

1,538
checked on Apr 29, 2024

Google ScholarTM

Check





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