07 31 Ocak - 2 Şubat 2007 Kütahya - Akademik Bilişim Konferansları

Avuç İzi ve Parmak İzine Dayalı Bir Biyometrik Tanıma SistemiElena Battini Sönmez, Nilay Özge Özbek, Önder ÖzbekFizyolojik/davranışsal özellikleri ölçerken kişininyaşi, sağlığı veya ruhsal durumu gibi faktörlerölçümden arındırılmalıdır.Hali hazırdaki tanımlama sistemleri yeterliolmamaktadır, kullanıcı adı ve plastik kartlarlaberaber şifre ya da Kişisel TanımlamaNumarası(PIN) kullanımına dayalı klasik yöntemlerhem kullanışsız hem de emniyetsiz kalmaktadır.İdeal biyometrik tabanlı kişi tanımasistemi, bireyin kimliğini benzersiz şekildedoğrulayabilmeli (verification) ya da veritabanıiçerisinde isabetli, güvenilir ve en verimlişekilde bir kimlikle tanımlama yapmalıdır(identification). Bu sebeple sistem girdidekibozulmalarla , çevresel etkenler ve sinyal karışımlarıgibi sorunlarla baş edebilmeli, zamanladeğişmemeli ve kolay uygulanabilir olmalıdır.En çok kullanılan biyometrik öznitelik parmakizi iken en çok güvenilir olan iris taramasıdır.Avuç izinin diğer biyometrik özniteliklere kıyaslaüstünlükleri vardır. Gereksinilen imgelerdüşük maliyetli bir işlemle toplanmakta ve imgedeherhangi bir bozulmaya sebebiyet vermemektedir;yanlış kabul (False Accept Rate) veyanlış red oranları(False Reject Rate) makuldeğerler almaktadır. (Bir sisteme ait yanlış kabulve red oranları toplam gerçekleşen yanlışkabul/red sayısının toplam tanımlama girişimisayısına bölümüyle bulunmaktadır).2. Biyometriğe Dayalı Genel Bir Sistemformatta toplanmasını kapsar. Veri toplamadakullanılan algılayıcı parmak ve avuç izi içintipik bir tarayıcı, ses verisi için bir mikrofon,yüz ve iris imgeleri için bir kamera olmaktadır.Sensör tasarlarken uğraştırıcı noktalardan birigirdi sinyalinin doğru ve güvenilir bir şekildetoplanmasıdır. Aşağıda verilen sıkıştırma veaçma aşamaları tercihe bağlıdır.Özellik ayıklama sırasında sabit karakteristikler,sinyalin tümünü temsil etmesi amacıylaayıklanır. İşlenmemiş haliyle sinyal içerdiğibilgiyi belirli bir bozulma kitlesi altında saklıbiçimde muhafaza ettiği için özellik ayıklamaevresi işlemin tümü ele alındığında en zorluadımdır. Ayıklama algoritmasının prensibi, biyometrikunsurun özelliklerini ifade eden birvektör üreterek aynı kişilerden toplanan bilgilerinsistem tarafından benzer, farklı kişilerdentoplanan biligilerin ise sistem tarafından farklıolarak yorumlanmasıdır. Bunun için yapılankarşılaştırmaların her birinde bir benzerlik puanıhesaplanır, aynı sırada bir karar verme mekanizması,karşılaştırılan bilgilerin aynı kişiyeait olma olasılığını hesaplayarak biyometrikbilgiyi işlemciye gönderir.Gerçekleme aşamasında (1-1 karşılaştırma)eşleştiği iddia edilen biyometrik özelliklereşleştiği özellik kaydı ile karşılaştırılır; teşhişaşamaşında (1-M karşılaştırma) eşleşen biyometriközellikler veritabanındaki tum kayıtlarlakarşılaştırılır (doğal olarak veritabanındakisadece aynı sınıfa ait olan kayıtların tum altkümeleriylekarşılaştırılması yeterlidir).Şekil 1: Biyometriğe dayalı genel bir sistemYukarıdaki şekilde genel bir biyometrik tanımlamasitemi görülmektedir. Girdi altsistemibiyometrik verinin sensör yardımıyla dijital756Genel bir biyometrik sistemin çıktısı biyometrikbilgilerin karşılaştırmalarından oluşan çiftlerinbiraraya getirdiği –çoğu zaman aday listesiolarak adlandırılan- sıralı bir liste olabilir.3. Parmak İzi ve AlgoritmalarıParmak izi en fazla kullanılan, taklit edilemezve kişiye has bir biyometrik bilgidir. Parmakizi tanıma sistemlerinin otomatikleştırılmesifikrinin doğduğu 1960’lı yıllardan beri par-