Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
806439		Kütüphane ortamında yüz ve parmak izi tanıma sisteminin geliştirilmesi / Development of face and fingerprint recognition system in library environment Yazar:MOHAMMED RIDHA MOHAMMED AHMED ALSARRAR Danışman: DOÇ. DR. YASEMİN GÜLTEPE Yer Bilgisi: Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2023 80 s.
Yönetim bilişim sistemleri, bilgisayar teknolojisinin yaygınlaşmasıyla birlikte çeşitli alanlarda benimsenmiştir. Bir kütüphane yönetim sistemi, bir bilgi sistemine örnektir. Son yıllarda yapay zekâ uygulamaları içeren bilgisayar tabanlı sistemler kütüphane bilgi sistemleri için kullanılmaktadır. Yapay sinir ağları, karmaşık bilgileri analiz etmek için güçlü bir araç olarak kullanılabilen yapay zekânın bir dalı olarak niteliksel bir yöntemdir. Derin öğrenmede, bir Evrişimsel Sinir Ağı görsel görüntüleri analiz etmek için en yaygın olarak uygulanan bir yapay sinir ağı sınıfıdır. Bu tez çalışmasının amacı, Yapay Sinir Ağları ve Evrişimsel Sinir Ağları kullanılarak kütüphane ortamında yüz ve parmak izi tanıma sistemini gerçekleştirmektir. Bunun için Parmak izi veri setleri, dört parmak izi grubuna kesin olarak sınıflandırılmış 100 gerçekçi parmak izinden oluşmaktadır. Parmak izi görüntülerinden özniteliklerin çıkarılması için gri seviye oluşum matrisi kullanılmıştır. OpenCV, bilgisayarla görme uygulamaları için çeşitli işlevler sağlar. Bu tez çalışmasında OpenCV'nin yüz algılama ve yüz tanıma için kullanılan OpenCV'deki popüler algoritmaları kullanılmıştır. Yüz tanıma sistemi için ortalama ve weiner filtreleme işlemleri kullanılmıştır. Bu çerçevede parmak tanıma için FVC 2000, FVC 2002 ve FVC 2004 veri setleri; yüz tanıma sistemi için de gerçek zamanlı olarak yüz tanıma yapılarak sistemde oluşturulan veri seti üzerinde deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, sınıflandırıcının görüntü işlemesini hızlandırarak gerçek zamanlı sınıflandırma durumlarına fayda sağlar.
Management information systems have been adopted in various fields with the spread of computer technology. A library management system is an example of an information system. In recent years, computer-based systems containing artificial intelligence applications have been used for library information systems. Artificial neural networks are a qualitative method as a branch of artificial intelligence that can be used as a powerful tool to analyze complex information. In deep learning, a Convolutional Neural Network is a class of artificial neural networks most widely applied to analyze visual images. The aim of this thesis is to realize the face and fingerprint recognition system in the library environment by using Artificial Neural Networks and Convolutional Neural Networks. For this, Fingerprint datasets consist of 100 realistic fingerprints that are precisely classified into four fingerprint groups. Gray level formation matrix was used to extract features from fingerprint images. OpenCV provides various functions for computer vision applications. In this thesis, OpenCV' popular algorithms in OpenCV, which is used for face detection and face recognition, are used. Average and weiner filtering processes are used for the face recognition system. In this framework, FVC 2000, FVC 2002 and FVC 2004 data sets for finger recognition; For the face recognition system, experimental studies were carried out on the data set created in the system by realtime face recognition. As a result, it benefits real-time classification situations by speeding up the image processing of the classifier.