An accurate hand biometric modality for person authentication is studied within the
scope of this research. Patterns are being extracted from minor and major finger
knuckle patterns in this work utilizing texture-based feature extraction methods. These
patterns are being used for biometric systems. The use of images of the finger knuckles
in biometric systems is still relatively new, but it has lately garnered a significant
amount of interest in the research literature. Finger knuckle biometrics has gained an
increasing amount of interest in the biometrics literature, and a variety of matching
algorithms have been researched in order to increase the accuracy of the matching.
Finger knuckle patterns have received a lot of attention in the biometrics world during
the past decade's worth of research. The finger dorsal skin patterns created between
the metacarpal and the proximal phalanx bones of fingers have been researched in the
scientific literature for their potential use as a biometric feature. These patterns are
formed as the metacarpal bone moves closer to the proximal phalanx bone. On a few
finger knuckle databases, research is done to determine whether or not these patterns
are unique. This thesis focuses on finger knuckle patterns, namely minor and major
variations in finger knuckle patterns, as well as texture-based feature extraction
approaches. In order to come up with a reliable way for identifying individuals, many
different texture-based approaches for finger knuckle biometrics are investigated.
Experiments are carried out on finger knuckle databases that are accessible to the
public, such as the PolyU Finger Knuckle Print Database and the IIT Delhi Finger
Knuckle Database. A number of texture-based methods, namely Local Binary Patterns
(LBP), Binarized Statistical Image Features (BSIF), Local Phase Quantization (LPQ)
and Weber Local Descriptor (WLD), are utilized in the process of finger knuckle
identification in this thesis. Experiments are conducted to show the influence of
various texture-based approaches on the identification of finger knuckles.
ÖZ:
Bu araştırma kapsamında kişi kimlik doğrulaması için özgün ve doğru bir el
biyometrik yöntemi üzerinde çalışılmıştır. Bu çalışmada doku tabanlı öznitelik
çıkarma yöntemleri kullanılarak küçük ve büyük parmak eklemi modellerinden
desenler çıkarılmaktadır. Bu modeller biyometrik sistemler için kullanılmaktadır.
Parmak eklemlerinin görüntülerinin biyometrik sistemlerde kullanılması hala nispeten
yenidir, ancak son zamanlarda araştırma literatüründe önemli miktarda ilgi toplamıştır.
Parmak eklemi biyometrisi artan bir ilgi görmüştür. Biyometri literatüründe ve
eşleştirmenin doğruluğunu artırmak için çeşitli eşleştirme algoritmaları araştırılmıştır.
Parmak eklemi desenleri, son on yılda biyometri dünyasında büyük ilgi görmüştür.
Parmakların metakarpal ve proksimal falanks kemikleri arasında oluşturulan parmak
sırtı cilt desenleri, biyometrik bir özellik olarak potansiyel kullanımları için bilimsel
literatürde araştırılmıştır. Bu desenler, metakarpal kemik proksimal falanks kemiğe
yaklaştıkça oluşur. Birkaç parmak eklemi veritabanında, bu desenlerin benzersiz olup
olmadığını belirlemek için araştırma yapılmıştır. Bireyleri tanımlamanın güvenilir bir
yolunu bulmak için, parmak eklemi biyometrisini incelemek için birçok farklı doku
tabanlı yaklaşım araştırılmıştır. PolyU ve IIT Delhi veritabanları gibi halka açık
parmak eklemi veritabanlarında deneyler gerçekleştirilmiştir. Deneylerde parmak
eklemi tanıma için Yerel İkili Örüntü (LBP), İkili İstatistiksel Görüntü Öznitelikleri
(BSIF), Yerel Faz Niceleme (LPQ) ve Weber Yerel Tanımlayıcı (WLD) gibi bir dizi
doku tabanlı yöntem kullanılmıştır. Çeşitli doku temelli yaklaşımların parmak
eklemlerinin tanınması üzerindeki etkisi deneylerde gösterilmiştir.
