Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
467981		Ayakkabı izlerinin tanımlanması / Retrieval of shoeprint image Yazar:SAYYAD ALIZADEH Danışman: PROF. DR. CEMAL KÖSE Yer Bilgisi: Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Adli Tıp = Forensic Medicine ; Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2017 108 s.
Adli tıp uzmanları, ayakkabı izlerini; suçları soruşturmak ve suçluları tanımlamak için kullandığı, özellikle suç yerlerinde görülebilecek önemli ipuçları olarak kabul ediyor. Dolayısıyla, ayakkabı izlerinin birbirleriyle eşleştirilmesi ile sağlam bir yöntem geliştirilmesi, suçluları tanımak için kullanılabilecek kritik öneme sahiptir. Bu tezde, çok bloklu seyrek gösterim tekniği ve değiştirilmiş çok bloklu Yerel İkili Örüntü Yöntemi'ni geliştirerek ayakkabı izlerini elde etmek için umut vadeden iki yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin performansı dört tane farklı yöntemle değerlendirildi. Doğru algılama skoru, doğru tespit edilen görüntülerin sayısının toplam test görüntülerine oranı bakımından elde edilmiştir. Simülasyonların sonuçları, önerilen yöntemler bütün ayakkabı izleri, pençe ve topuk kısmı elde etmede oldukça etkili ve etkili olduğunu gösterdi. Ayrıca, önerilen yöntemlerin karşılaştırıldığı diğer yöntemlere göre daha iyi performansa sahip olduğu bulunmuştur. İlk n sıra için kümülatif eşleşme skoruna göre kesin kimlik oranı ölçülmüştür. Önerilen yöntemler rotasyon ve ölçek bozulmaları bakımından diğer yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, önerilen yöntemlerin bu çarpıklıklara direndiğini gösterdi.
Shoe marks are regarded as remarkable clues which can be usually detected in crime scenes where forensic experts use them for investigating crimes and identifying the criminals. Hence, developing a robust method for matching shoeprints with one another is of critical significance which can be used for recognizing criminals. In this thesis, promising methods are proposed for retrieving shoe marks and shoeprint by means of developing blocking sparse representation technique and Modified Multi-Block Local Binary Pattern method. The performance of the proposed methods were evaluated via the four methods. Accurate detection score was obtained in terms of the ratio of the number of accurately detected images to the total test images. The results of simulations indicated that the proposed methods were highly effective and efficient in retrieving shoe marks, whole shoeprints, partial toe and heel shoeprints. Furthermore, it was found that the proposed methods had better performance than the other methods with which it was compared. Accurate identification rate according to cumulative match score for the first n matches was measured. Also, the proposed methods were compared with the other methods in terms of rotation and scale distortions. The results indicated that the proposed methods were resistant to these distortions.