A New Intelligent System for Predicting Gender from Fingerprint

Yükleniyor...
Küçük Resim

Tarih

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Araştırma projeleri

Organizasyon Birimleri

Öğe Türü: Organizasyon Birimi ,
Mühendislik Mimarlık ve Tasarım Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Bartın Üniversitesi Mühendislik, Mimarlık ve Tasarım Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, 2008 yılında kurulmuştur. Bölüm bünyesinde Bilgisayar Yazılımı, Bilgisayar Bilimleri ve Bilgisayar Donanımı olmak üzere üç anabilim dalı bulunmaktadır. Bilgisayar Mühendisliği lisans programı, 4 yıllık (8 yarıyıl) bir eğitim sürecini kapsamaktadır. Programın eğitim dili Türkçe olup, öğrenciler istemeleri hâlinde bir yıl süreli isteğe bağlı yabancı dil hazırlık eğitimi alabilmektedirler. Programın ilk iki yılında, öğrenciler temel mühendislik dersleri ve bilgisayar mühendisliğine giriş niteliğindeki dersleri almaktadır. Son iki yılda ise, bilgisayar mühendisliği alanına özgü zorunlu derslerin yanı sıra, öğrencilerin ilgi ve kariyer hedeflerine göre yönelmelerini destekleyen seçmeli dersler sunulmaktadır. Bu sayede öğrencilerin yazılım, donanım veya diğer bilgisayar mühendisliği alt alanlarında uzmanlaşmaları teşvik edilmektedir. Lisans programı kapsamında, öğrenciler son sınıfa geldiklerinde bir dönemlik zorunlu iş yeri eğitimine tabi tutulmaktadır. Mezuniyet için öğrencilerin, tüm zorunlu dersleri başarıyla tamamlamaları, seçmeli derslerle birlikte toplam 240 AKTS krediyi tamamlamaları ve genel not ortalamalarının en az 2.00/4.00 olması gerekmektedir.

Dergi sayısı

Özet

This paper proposes a new method for predicting genders from only fingerprints based on Artificial NeuralNetwork (ANN) model. The modelling tasks are achieved by capturing fingerprints, analyzing an obtainedfingerprint part (for example cropping 5x5mm part from a fingerprint image), determining ridges crossed by thediagonal of the obtained fingerprint part automatically, finding the ridge counts, ridge thicknesses, averagefingerprint ridge counts of individuals, combining these features in a model, preparing and setting the structureof it and finally testing the model. The results of proposed model have shown that the best model achieves thetask within 72% accuracy.

Açıklama

Anahtar Kelimeler

Adli Tıp, Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka

Kaynak

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

SDG

Cilt

7

Sayı

1

Künye

Onay

İnceleme

Ekleyen

Referans Veren