Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
371608		Parmak izinden yüz eşkâli belirleme için yeni yöntem ve sistem geliştirme / A new approach and developed system to identify facial sketches from only fingerprints Yazar:URAZ YAVANOĞLU Danışman: PROF. DR. İLHAMİ ÇOLAK ; PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU Yer Bilgisi: Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2014 211 s.
Bu tez çalışmasında, önceki çalışmalar gözden geçirilmiş, bundan sonraki araştırma ve eğitim faaliyetlerinde önerilenlerin daha yaygın olarak kullanılmasının sağlanması için mevcut çalışmalar web ortamına aktarılmış, mevcut çalışmalar değerlendirilmiş ve bundan sonra kolluk kuvvetleri tarafından eşkâl belirlemede kullanılabilecek fotorealistik bir eşkâl belirleme yaklaşımı geliştirilerek hem literatüre yeni bir yaklaşım önerilmiş hem de ülkemizde kullanabilecek zeki bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen sistemde, kolluk kuvvetlerinin kullandığı standart formlar temel alınmış, farklı veritabanlarından faydalanılmış, yapay zekâ temelli yeni modeller önerilmiş ve elde edilen sonuçlar farklı veri kümeleri ve kontrol gruplarıyla test edilerek karşılaştırılmıştır. Yeni modellerin geliştirilmesinde YSA, SVM ve k-NN gibi yaklaşımlar kullanılmıştır. Bu tez çalışması kapsamında zeki yapının oluşturulması için en iyi sonucu veren YSA modelleri iki farklı veri kümesi ile önerilen yöntemin test edilmesi amacıyla kullanılmıştır. Parmak izinden fotorealistik eşkâl belirlemek için önerilen modellerin yüz özelliklerini sınıflandırma başarısı ortalama %82 olarak bulunmuştur. Yapılan testlerde sistemin ortalama göz tanımlama başarısı %84, kaş tanımlama başarısı %70, yüz çevresi tanımlama başarısı %90, çene tanımlama başarısı %91, burun tanımlama başarısı %78 olarak bulunmuştur. Sistemin başarısını objektif olarak değerlendirmek için farklı kontrol grupları oluşturulmuştur. Farklı gruplar için yapılan gözlemlere katılan kişiler, sistemin %71 oranında gerçeğe yakın sonuç ürettiğini, %86'sı ise ülkemizde bu tür çalışmaların suç araştırmalarına katkılar sağlayacağını düşünmektedir. Elde edilen sonuçlar iddia edilen 3 hipotezi de destekler niteliktedir. Önerilen modellerin ve geliştirilen sistemin ülkemizde başta kriminoloji biliminin gelişmesi olmak üzere biyometri biliminin ilerlemesine katkılar sağlayacağı ve özellikle de delilden suçluya ulaşmada yeni ufuklar açacağı değerlendirilmektedir.
In this thesis, previous studies were revised, existing system is transferred to the web environment and a new web platform is developed in order to ensure widespread use of the system in future research activities. In the lights of existing studies and proposed web platform, a realistic facial feature detection approach is proposed to model the existing relation among biometric features. Artificial Neural Networks (ANN), Support Vector Machines and k-NN classifiers were used to establish the new models. The training results show that ANNs based models give best success rates and accuracies, among others. Finally, a new intelligent system is developed to achieve the task automatically. The developed system is based on a standard form to be used by law enforcement in order to identify facial features from only fingerprints within the scope of this study. An average face classification rate for the proposed intelligent models is about 82%. In conducted tests, average identification success percentages are 84, 70, 90, 91 and 78 for eye shape, eye-brow, face contour, jaw-line, nose shape , respectively. Control groups were used to achieve the task of the system objectively. The best result achieved for the real facial features was about 71%. The participants consider that, this kind of work is expected to contribute to crime investigation by the rate of 86%. The results were obtained and compared with different data sets and analyzed statistically. The results have shown that proposed models and developed system produced successful results to determine realistic facial sketches from fingerprints and supported proposed all three hypothesis. Finally, it is expected that the proposed models and the developed system would be a pioneering study and tool to be used not only in criminology but also in biometrics. This might also provide a new direction to reach a crime from evidence.