Buradasınız

BİYOMETRİK PARMAK İZİNİN AKILLI KARTLARLA KULLANIMI VE UYGULAMASI

BİYOMETRIC FINGER PRINT USED AND APPLIED ON SMART CARD

Journal Name:

Publication Year:

Keywords (Original Language):

Abstract (2. Language): 
During the last years, the authors are trying to integrate biometrics, inside a smart card. In this study the first step, as in every biometric system is to obtain an image of the user's fingerprint. After this, a preprocessing algorithm is applied, which enables feature extraction to obtain the location and type of all minutiae. The minutiae are ridges and valleys of the fingerprint. We researched these minutiae which are used with smart cards. A lot of smart card readers /writers were used for data writing and reading. Fingerprint minutiae and identify information were wrote on smart cards successfully using development kits (smart cards of fingerprint) and so were identified.
Abstract (Original Language): 
Bu çalışmada, biyometrik yöntemlerden olan parmak izi tanıma sistemi için parmak izi görüntüsünden öznitelik noktaları elde edilmiştir. Bu öznitelik noktalar, parmak izi görüntüsünün özel donanımlarla sayısallaştırılması ve bu sayısal görüntünün bilgisayarda, bazı işlemler sonucu ortaya çıkarıldığı uç ve çatal noktalardır. Kişiye özgü bu parmak izi noktaların, akıllı kartla nasıl ilişkilendirildiği araştırıldı. Çeşitli akıllı kart okuyucu ve yazıcılarla, veri okuma ve yazma işlemleri gerçekleştirildi. Parmak izli akıllı kart geliştirme kitli cihazlar kullanılarak da biyometrik parmak izi bilgileri ve kimlik bilgileri akıllı kartlara başarıyla yazılarak kimliklendirme işlemi yapıldı. Burada biyometrik yöntemlerden parmak izi ve kart çeşitlerinden akıllı kartı tercih sebepleri de ortaya konulmuştur.
13
16

REFERENCES

References: 

Espinaso, V.
2001
. Minutiae Detection Algoritm for Fingerprint Recognition, XXXV International Carnahan Conference on Security Technology, pp. 264-266, ISBN 0-7803-6636-0/01, London, 16-19 October.
Ferrari, J. 1998. Smart Cards: A Case Study, IBM Int'l Tech. Support Organization, SG24-5239-00,
Oct.
Halıcı,
U
. and Ongun, G.1996. Fingerprint Classification Through Self Organizing Feature Maps Modified to Treat Uncertainties, Proceedings of The IEEE Vol. 84, No.10, pp.1353-1576, October.
Ishida, S., Mimura M. and Seto, Y. 2001. Development of Personel Authentication Techniques Using Fingerprint Matching Embedded in Smart Cards, IEICE Trans. Inf. & Syst., Vol. E84-D, No.7
July.
Jain, A.K, Hong, L. and Bolle, R. 1997. On-Line Fingerprint Verification, IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., Vol. 19, No. 4, pp. 302-314.
Mario, D. and Maltoni, D. 1997. Direct Gray-Scale Minutiae Detection in Fingerprints, IEEE Trans. On Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 19, No. 1, January.
Mainguet, J. F. and Pegulu, M. and Harris, J. B. 2000. Fingerprint recognition based on silicon chips, Future Generation Computer Systems, 16, pp.
403-415.
Rao, T. 1991. Ch. Malleswara, Feature Extraction For Fingerprint Classification, IEEE Pattern
Recognition, Vol. 24, No. 10, pp. 985-992.
Matlab 6.00 Help Toolbox.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com