Biometrik cihazlar insanların benzeri olmayan parmak izi, göz retinası, iris, yüz şekli, ses, imza, avuç içi vs gibi karakteristiklerini ölçerek; bilgisayar sistemleri, veri bankaları ve benzer ortamlara giriş için kimlik doğrulamasını yapmaktadırlar. Bunun dışında, bu sistemler emniyet ve istihbarat birimlerinde de çok değişik amaçlarla kullanılmaktadır.

Biometrik sistemler, temelde, kişinin sadece kendisinin sahip olduğu, kendisi olduğunu kanıtlamaya yarayan, değiştiremediği ve diğerlerinden ayırıcı olan, fiziksel veya davranışsal bir özelliğinin tanınması prensipleri ile çalışmaktadırlar. Ancak bu sistemlerin güvenilir olmalarının yani sıra pratik olmaları da gerektiğinden dolayı, kişileri hangi yöntemler ile tanındıkları da önemli bir etkendir. Bu çalışmada ağırlıklı olarak parmak izi tanımlama ve araştırma yöntemleri ele alınmıştır. Parmak izleri en yaygın olan karakteristiklerine göre sınıflandırılmış, elde edilen sınıflar ise ayrıntılara göre alt sınıflara bölünmüştür. Çalışmada verilerin elde edilmesi, bilgisayar ortamına aktarılması ve veri tabanında yerleştirilmesi hususlarına ayrıca dikkat edilmiş, örnek seçme ve değerlendirme yöntemleri ele âlinmiş ve burada karsıya çıkan problemler gösterilmiştir.

Sonuç olarak Biometrik sistemlerin özelliklede parmak izinin, ayırt edici özelliğinin bulunmasıyla birlikte, güvenlik sistemlerinin geliştirilmesinde, suçluların bulunmasında, insanların tanımlanmasında kullanımı gittikçe yaygınlaşmıştır.

 İnsanları; parmak izlerinden, gözlerinden ve fizyolojik özelliklerinden tanıyabilen Biometrik teknolojisi, her geçen gün biraz daha gelişiyor. Ancak bu teknolojinin yaygınlaşabilmesi için maliyetlerin daha uygun hale getirilmesi gerekiyor.

 Internet üzerindeyken, hiç kimse kim olduğunuzu bilemez. Kim olduğunuzu kanıtlamanızın geleneksel yolu, e-posta atarken, on-Lice alışveriş yaparken veya güvenlikli bir Web sitesine girerken şifre yazmaktır. Fakat bu yol şifreleme algoritmalarının çözümlenmesi sayesinde gün geçtikçe güvenliğini daha çok kaybetmektedir. Şifreler ağ korsanları tarafından birçok kez kırıldığı için yada kullanıcılar tarafından sık sık unutulduklarından artik yerlerini Akilli Kartlar ve Biometrik cihazlar gibi yeni teknolojilere bırakmaktalar.

 Biometrik Cihazlar insanların benzeri olmayan parmak izi, göz retinası gibi karakteristiklerini ölçerek kullanıcıların şifre kullanmaksızın bilgisayar sistemleri, veri bankaları ve benzer ortamlara giriş için kimlik doğrulamasını yaparlar. Bu fizyolojik ölçü yöntemlerinin tümü “Biometrik” olarak tanımlanmaktadır. Biometrik bilgiler; kaybolmamak, unutulamamak ve bir başkası tarafından kullanılamamak gibi özelliklerinin yani sıra taklit edilememe gibi çok önemli olan bir özelliğe de sahiptir.

 Biometrik teknolojisiyle, bilgisayara parmak izi tarayıcısını kullanarak girmek, göz tarayıcısı yardımıyla ATM’den parayı çekmek, ses tanıma ile bankalara sesli talimat vermek, korunmakta olan mekanlara yüz tanıma cihazı yardımıyla girebilmek vs mümkün olabilmektedir.

Biometrik teknolojisi, halen, yukarıda gösterilen gelişmelerin yani sıra aşağıdaki önemli

Problemlerle karsı karsıyadır.

Biometrik için gereken donanımın pahalı olması
Farklı sistemlerin birbirleriyle sorunsuz bağlantısının henüz sağlanamamış olması
Biometrik teknolojisinin bir bütün halinde yeni yeni gelişmekte olmasıdır. 
Bilgisayarlar günlük hayatin giderek daha önemli bir parçası haline gelmesiyle, belgelerin imzalanmasından alışverişe kadar pek çok ilsem dijitalleşerek, Biometrik ürünleri vazgeçilmez bir hal alacak gibi görünüyor. 

BİOMETRİNİN BİLGİ İŞLEM TEKNOLOJİSİNDE KULLANILMASI

Biometrik, kullanıcının fiziksel ve davranışsal özelliklerini tanıyarak kimlik saptamak üzere geliştirilmiş bilgisayar kontrollü otomatik sistemler için kullanılan genel bir terimdir. Bu sistemler mümkün olduğunca, insan beyninin kişiyi tanıma ve diğerlerinden ayırt etme yöntemleri ile ayni şekilde çalışmaktadır. Kart, şifre veya pik numarası kullanan diğer tanıma yöntemlerine oranla daha çok tercih edilmektedirler. Bu durumun baslıca sebepleri aşağıdakilerdir:

kullanıcının, kimlik saptama yapılacak yerde bizzat bulunma gerekliliği
kullanıcının yanında kendini tanıtmak için kimlik kartı benzeri tanıtıcılar taşımak
Zorunda olmayışı
kullanıcının şifre/pik numarası gibi gizli olması gereken bilgileri ezberlemek zorunda Olmayışı

İnternetin bilgi teknolojisi aracı olarak etkin kullanılmaya başlanması ile birlikte, bazı kişisel bilgilere veya firmalara ait gizli verilere, yetkili olmayan kişi veya kuruluşlarca ulaşmanın engellenmesi zorunluluğu doğmuştur. Bilinen ve yaygın olarak kullanılan sistemler, kullanıcıları tanımlamak yerine kullanıcının sunduğu tanıtıcılara onay vermektedir. Hâlbuki Biometrik teknolojiler kişileri doğrudan tanıdıkları için, yetkisi olmayan kişilerin değerli bilgilere erişimini, ATM, cep telefonu, mart kart, masaüstü bilgisayar, is istasyonu ve bilgisayar ağları gibi sistemlerin uygunsuz kullanımının engellenmesi için en çok başvurulan yöntem olmaktadırlar.

Günümüzde çeşitli Biometrik sistemler, eşzamanlı tanıma uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bunların en bilinenleri aşağıdakilerdir:

Parmak izi eşleştirme
İris tanıma
Retina taraması
Ses ve konuşma tanıma
Yüz tanıma
El tanıma

Biometrik sistemlerin güvenilir olmalarının yani sıra pratik olmaları da gerekir ve bu yüzden kişileri hangi yöntemlerle tanındıkları da önemli bir etkendir. Bu yöntemlere örnek olarak aşağıdakiler verilebilir:

1. Teşhis (Identification) prensibi: Bu prensibe göre sisteme imza(bilginizi) sunulur ve

Sistem bu bilgiye göre imza sahibine ait olan tüm diğer bilgileri veritabanından bulup Çıkarıyor.

2. Doğrulama (Verification) prensibi: Bu prensibe göre bir kimse sisteme kimliğini

Giriyor. Sistem bu kimsenin gerçekten girilen kimliğin sahibi olup olmadığını o

Kimliğe ait olan kayıtları inceleyerek karar vermeye çalışır.

Söz konusu sistemler oldukça güvenli sonuçlar vermektedirler. Fakat ikinci prensibe göre

Kişilerin bir şifre veya kullanıcı kodunu ezbere bilmeleri gerekiyor. Kullanıcıların ezberleme problemi ortaya çıktığı durumlarda ise kişiye kaybetmemesi gereken bir kart verilebilir. Ama tüm bunlar risk faktörünü artırdığı için genelde Doğrulama prensibi yoğun olarak tercih edilmez.

Biometrik sistemin en temel avantajı, kişilerin hiçbir zaman hiçbir yerde unutma veya

Kaybetme olanakları bulunmayan bir uzuvları ile kendilerini tanıtabilmeleridir. Bu yüzden gelecek için planlanmakta olan güvenlik sistemlerinin en esas amacı insanların hiçbir kart veya anahtar taşımadan veya şifre ezberlemeden evlerinden çıkabilmeleri ve belli bir kişinin sadece o olduğu için tanınabilmesidir.

BİOMETRIK SİSTEMLERİN ÇALIŞMA PRENSİPLERİ

Biometrik tanıma sistemlerinin çalışma prensibi aşağıdaki şekilde özetlenebilir.

Önce kayıtlı bir imaj alınır. Bu imaj dijital koda çevrilir. Bu kod da gerekirse yapılan isleme göre şifrelenir ve bilgisayara kaydedilir. Daha sonra kullanıcı herhangi bir cihaz aracı ile kendini sisteme tanıtır. Genellikle ayni kişiye ait olsa bile, girilen kod ile kayıtlı olan kodun birebir tutuma olasılığı yoktur. Bunda birçok faktör etkili olabilir. Bunlarda en yoğun olarak rastlananları aşağıdakilerdir :

Ortamin ışıklandırması
kişinin bakış açısı
Teshisi yapılacak uzvun cihaza göre durma açısı
Cihazin ve kontrol edilen uzvun temizlik derecesi ve nemi

Bu olumsuz etkilerden dolayı girilen kod, belli bir yüzde tutuncaya kadar sistemde kayıtlı bulunan kodlarla karsilastirilir. Gereken yüzde yakalandığında şahıs tanınır ve ilsem için onay verilir. 

BİOMETRİNİN  KULLANIM ALANLARI

Halen Biometrik sistemler aşağıdaki alanlarda kullanılmaktadır: 

Personel devam ve takibi
Otomatik para çekme makinelerinde kullanıcı tanımlama
Çağrı merkezlerinde kimlik saptama
Havalimanlarında check-in ve boarding işlemleri
On-Lice bankacılık kullanıcı tanımlama
Sinir kontrolü ve sinir kapılarından girişlerin kontrolü
Internet bankacılığında kullanıcı tanımlama
Ektronik para transferlerinde kullanıcı tanımlama
Kredi kartı uygulamaları
Kurumsal ağ
Bilgisayar güvenliği
Kiralık kasalara erişim güvenliği
Satış noktası terminallerinde (POS) kullanıcı tanımlama
Askeri kaynakların etkin takibi
Çek onaylama işlemlerinde kullanıcı güvenliği
Hastane ve sigorta kuruluşlarında hasta takibi ve kimlik saptama
Kamu hizmetlerine yönelik kayıt takibi (SSK, vergi, trafik)
Hesap açma işlemlerinde kimlik tespiti
Binalara, tesislere ve ofislere erişim güvenliği
Elektronik ticarette kullanıcı tanımlama
Şube bankacılığı işlemlerinde kullanıcı tanımlama

BİOMETRIK ÇESITLERI

Parmak izi Doğrulama

Parmak izi doğrulamaya birçok farklı yaklaşım vardır. Bir kimsi bilinen polis metodu olan iz karsılaştırmasını taklit etmeye çalışır, diğerleri ise "moire fringe" şablonu yâda ultrasonik gibi kendilerine özgü yaklaşımlar ile düz şablon karsılaştırması yaparlar. Bazıları canlı bir parmağı hissedebilirler bazıları edemezler. diğer biometriklere kıyasla parmak izi cihazlarında çok fazla çeşitlilik vardır. Yüksek verimli ve düşük hata paylı olmalarına rağmen tecrübesiz kullanıcıların hatalı işlemleri nedeniyle sorunlar doğurabilmektedir. kullanıcı arabiriminin de geniş çaplı kullanımlarda nasıl olması gerektiği düşünülmesi gerekir. Parmak izi doğrulama, kullanıcılara yeterli eğitimin verilebileceği ev içi sistemlerde ve kontrollü ortamlarda kullanıma uygundur. Entegrasyon ve kullanım kolaylığı, düşük fiyatları ve küçük ebatları nedeniyle is istasyonu erişim sistemlerinde Parmak izinin yaygın bir kullanıcı kitlesi bulması şaşırtıcı değildir.

El Geometrisi

İsminden anlaşılacağı üzere üç boyutlu bir perspektiften kullanıcının elinin ve parmaklarının fiziksel karakteristikleri esas alınır. En yaygın metotlardan biri olaraktan iyi performans sağlar ve kullanımı göreceli olarak daha kolaydır. kullanıcı şayisinin fazla olduğu yâda sisteme çok fazla erişimin olmadığı ortamlarda ve fazla kullanım disiplini gerektirmemesi nedeniyle tercih edilebilir. Kararlılığın istenirse çok yüksek olabileceği gibi, esnek performans ayarları ve yapılandırma geniş uygulamalarda kullanıma izin verir. El geometrisi okuyucuları Personel Devam Kontrol Sistemleri gibi senaryolarda popülerliğini kanıtlamıştır. diğer sistemlere uyum ve kullanım kolaylığı el geometrisini birçok projede ilk adim olarak ön plana çıkarmaktadır. 

Ses Doğrulama

Günlük islerde ne kadar çok sesli iletişimin kullanıldığı düşünüldüğünde oldukça ilginç bir teknik olarak karsımıza çıkar. bazı tasarımlar duvara monteli olarak karsımıza çıkarken bir kimsi da bilinen telefon cihazlarıyla entegre olarak kullanılırlar. Pazara birçok ses doğrulama ürünü girmiş olmasına rağmen çoğu lokal akustik ve âlici sorunları nedeniyle yetersiz kalmıştır. Ek olarak kullanıcı tanıtma işlemleri diğer biometriklere göre daha karışık olduğu için pek dostça karşılanmamıştır. Bununla birlikte birçok çalışma yapılması gerekmekte olupgelismeleri izlemek ilginç olacaktır. 

Retina Tarama

 Bir optik âlici vasıtası ile retinanın benzersiz şablonlarının düşük yoğunluklu bir ışık kaynağı ile taranmasına dayalı yerleşmiş bir teknolojidir. Kararlılığı kanıtlanmış bir teknik olmasına rağmen kullanıcının bir noktaya sabit bakmasını gerektirmektedir. Eğer gözlük kullanıyorsanız yâda okuyucu ile göz temasına girmekten endişe duyuyorsanız pek güvenilir bir yöntem değildir. Bu nedenlerden ötürü retina taramasının kullanıcılar tarafından kabullenilmesi zor olmakla birlikte teknoloji oldukça verimli çalışmaktadır. Doksanlı yıların ortalarında yeniden tasarımla son haline gelmiş olup gelişmiş bağlanılabilirlik ve kullanıcı arabirimi sağlamaktadır ama yinede marjinal bir Biometrik teknoloji olarak görülmektedir.

İris Tarama

İris tarama, gözle ilgili biometriklere arasında şüphesiz en basitlerinden biridir. Basit sıradan bir cad kamera ile çalışır ve kullanıcı ile okuyucu arasında direk kontak olmasına gerek yoktur. Ek olarak, ortalamanın üzerinde şablon karsılaştırma potansiyeline sahiptir. Teknoloji olarak, üçüncü parti üreticilerin ilgisini çekmiş ve ilave ürünlerin ortaya çıkmasına öncülük etmiştir. Gözlükle birlikte kullanılabilmesi nedeniyle birtakım dini gruplarında ilgisini çekmiş tanımlama modanda iyi çalışan birkaç cihazdan biri olarak kendini ispatlamıştır. kullanım kolaylığı ve sistem entegrasyonu iris tarayıcılar için söylenmesi pek kolay olmamakla birlikte yeni ürünler tanıtıldıkça gelişmeleri takip edeceğimizi umuyoruz. 

İmza Doğrulama

 İmza doğrulamanın diğer biometriklere görülmeyen farklı yanları vardır. İnsanlar imzaya günlük işlemlerinde bir kimlik doğrulama aracı olarak kullandıklarından dolayı zaten alışıktırlar ve bunun biometriğe aktarılmasında bir anormallik görmemişlerdir. İmza

doğrulama sistemleri çalışmalarındaki kararlılığı ispatlamışlardır ve imzanın doğrulama aracı olarak kullanıldığı uygulamalarda yerlerini almışlardır. Ne yazık ki diğer Biometrik ürünlere kıyasla çok az sayıda uygulaması görülmektedir. Eğer uygulamanıza uygunsa, düşünülmeye değer bir teknolojidir.

 YÜZ TANIMLAMA

Oldukça fazla ilgi çeken ancak yetenekleri yanlış anlaşılmış bir tekniktir. Pratikte ispatlanması zor aşırı iddialar yüz tanımlamaya yapılmıştır. Tüm yapılan, sabit iki görüntünün karşılaştırılmasıdır (çoğu sistemin gerçekte yaptığı budur, Biometrik ile pek ilgisi yoktur). Bir gurup içindeki kişinin kimliğini doğrulamak için kullanılır (bazı sistemler iddia etmektedir). kullanıcı açısından yüz tanımlamanın çekiciliğini anlamak kolaydır, ama teknolojinin beklentileri konusunda realistim olmak gerekmektedir. su ana kadar yüz tanımlama sistemleri uygulamalarda sinirli basarî sağlamışlardır. Ama çalışmalar devam etmektedir ve gelecekteki uygulamaların neler olacağını görmek ilginç olacaktır. Teknik zorluklar asılabilirse, yüz tanımlamanın birincil Biometrik metoda haline geldiğini görebiliriz. Sima, kulak memesi yâda birçok farklı parametreyi kullanan metodular mevcuttur. Teknik olarak ilginç olmalarıyla birlikte günlük hayatta kullanılabilir olarak değerlendirilmemektedirler.

Her insan için yüz tanımlaması ayırt edici olarak kullanılabilir bir özelliktir. Sadece tek yumurta ikizlerinde bu ayırt etme özelliği azalmaktadır. Yüz tanımlama teknolojilerinin temeli mevcut yüz/yüzlerin görüntülerinden o yüzle ilgili karakteristik özelliklerin çıkartılmasına dayanmaktadır. Yüz tanımlama teknolojilerinde dünyada yaygın olarak 4 temel yöntem kullanılmaktadır:

-         Eigenfaces (öz yüzler): Bu teknoloji MIT (Massachusetts Institute of Technology) tarafından üretilmiştir. Yöntem, bir insan yüzünün 100-125 adet sabit öz yüz ile üretilebileceği prensibine dayanır. Her yeni kişinin yüzü, bu ana yüzlerle uyum oranları derecelendirilerek bir parametre haline getirilir.

-         LFA (Local Feature Analysis) Bölgesel özellik analizi : LFA yüzün farklı bölgelerinden alınan düzinelerce özelliği kullanır. Bu yüz bloklarının özelliklerinin bütün içindeki konumları arasındaki ilişkileri ölçer. Yatayla 25, düşeyle 15 derece farklı açılardaki resimleri işleyebilmektedir. LFA, öz yüz tekniğinin bir türevidir

-         AFP (Automatic Face Processing) Otomatik yüz işleme: AFP göz, burun ve ağzın köşeleri arasındaki mesafeleri ve mesafe oranlarını kullanan bir yöntemdir.

-         Neural networks: Bir yüz için kullanabileceği algoritmaları kullanır. Bunlar bir insanın yüzünü tanıyabilmek için bir insan beyni gibi kullanılır. Öğrenme yetisine sahiptir. Uluslararası alanda bu yöntemleri kullanarak yüz tanımlama yazılımı üreten ve bütünleştiren pek çok ticari firma mevcuttur. Bu alanda geliştirilen ticari ürünlerin bağımsız olarak değerlendirildiği tek ortam FRVT (Face Recognition Vendor Test)’dır dır. FRVT 2002 testleri geçtiğimiz yıl Haziran ve Ağustos ayları arasında Virgina’da gerçekleştirilmiştir. Bu organizasyon bu konularla ilgilenen 15 kadar kuruluş tarafından desteklenmektedir (FBI, NIST, Amerikan gizli servisi ve adalet bakanlığı gibi).

1.       HCInt (High Computational Intensity), gerçek dünyada yüz tanıma sistemlerinin karşılaştığı en zor sorunların çözümlerine yönelik en son teknoloji 3 iş istasyonu kullanılarak , büyük veri tabanları için yapılan bir değerlendirmedir.

2.       MCInt (Medium Computational Intensity) testleri, değişken şartlar altında görüntünün (resim veya video) farklı formatlarda yüz tanıma görevlerini gerçekleştirmesine dayanan, daha küçük veritabanı üzerindeki bir testtir. Tek bir iş istasyonu kullanılmıştır.

Testlerde kullanılan veri setleri A.B.D.’deki çeşitli kamu kuruluşlarından derlenmiştir. Bu veri setleri iç ve dış mekanlarda üç yıl içinde çekilen resim ve video dizilerinden meydana gelmiştir. HCInt testlerinde kullanılan resimler 37.437 bireye aittir ve toplam 121.589 resim bulunmaktadır. Katılımcı firmalar, daha önceden görmedikleri veriler kullanılarak test edilmişlerdir. Aranan kişinin özdeş bir resmi veri tabanında bulunmaktadır.

Ön cepheden alınan yüz görüntülerine ilişkin performans değerlendirmeleri farklı çevresel şartlar altındaki üç temel görev üzerinde yoğunlaşmıştır. Bunlar; doğrulama (verification), tanımlama (identification) ve izleme listesi (watch list) performanslarıdır. Doğrulama performansı , kayıtlı bir görüntü ile sisteme girilen yeni görüntünün karşılaştırılması sonucundaki doğruluk oranıdır (1:1 eşleşme). Tanımlama performansı, sisteme girilen yeni görüntünün birden fazla görüntünün yer aldığı bir veri tabanında aranması sonucundaki doğruluk oranıdır (1:N). İzleme listesi performansı ise belir bir sayıdaki görüntünün resim veri tabanında aranması sonucundaki doğruluk oranıdır.

Teste kullanılan hareketli video görüntülerinden örnek benzer resimler.

FRVT 2002 testleri sonucunda elde edilen sonuçlar özetle şöyledir:

-         İç mekanlardaki yüz tanımlama performansı FRVT 2000’deki performanslara göre kayda değer oranda geliştirilmiştir.

-         Yüz tanımlama performansı, veri tabanındaki görüntülerin üzerindeki süre arttıkça yaklaşık doğrusal olarak azalır. Azalma oranı yılda yaklaşık %5’dir.

İç mekanlardaki aydınlatma değişiklikleri en iyi sistemlerde yüz tanımlama performansını etkilemez.

-         FRVT 2000 ve FRVT 2002 testleri göstermiştir ki ön cepheden olmayan (yüzün sağa sola ve yukarı aşağıya doğru belli açılar yaptığı) görüntülerde sistemlerin tanımlama performanslarında gözle görülür bir düşüş olmaktadır. Bu soruna çözüm olarak ilk kez test edilen “3-D Morphable model cepheden olmayan yan yüz görüntülerinin tanımlama yeteneğini önemli ölçüde artırmaktadır.Resim görüntüleri yerine video görüntülerinin kullanılması tanımlama performansını etkilememektedir.Erkeklerin tanımlanma performansı kadınlara göre % 6-9 oranında daha başarılıdır.

-         Genç yaştakilerin tanımlanma performansı yaşlılara göre daha zordur. Performans her 10 yaş için %5 artmaktadır.

-         Dış mekanlar için yüz tanımlama performansının geliştirilmesine gerek vardır.

Tanımlanma ve izleme listesi performansı veritabanı veya izleme listesi büyüklüğünün logaritmasıyla doğrusal olarak azalmaktadır.

FRVT 2002 testi, yüz tanımlama için bir sistem satın alma rehberi değildir, sadece bir teknoloji değerlendirmesidir. Diğer tüm Biometrik sistemler gibi yüz tanımlama performansı da uygulamaya bağlıdır. Veri tabanı büyüklüğü, görüntü kalitesi, uygulamanın yeri gibi faktörler sistem performansını ve maliyetini etkilemektedir.

Yüz tanımlama sistemleri, insanlarla doğrudan iletişim kurmadan gözetim imkanı sağladığından güvenliğin önemli olduğu havalimanı gibi kalabalık bölgelerde kaçak şahıs tespiti için etkilidir. Bunun yanında gözlük, şapka, sakal, uzun saç gibi yüzün görünmesini etkileyen unsurlar ile dış mekanlardaki aydınlatmanın çözünürlüğe olumsuz etkisi yüz tanımlama sistemleri için dezavantaj teşkil etmektedir. Dolayısıyla dezavantajları bilinerek kurulacak olan bir yüz tanımlama sisteminin başarısı daha yüksek olacaktır.

Yüz Biometrik özelliği, günümüz teknolojisiyle birleşince, güvenlik için kullanılabilir ilginç bir teknoloji olmaktadır ve bu yolda çok hızlı adımlar atılmaktadır.

BİOMETRİK VERİLERİN GİRİLMESİ VE İŞLENMESİ

Bu isleme örnek olarak parmak izi âlimini verelim. Parmak izi ilk defa alındığında üzerinde karsılaştırma, arama, esleme ve veri tabanına kaydetme gibi işlemleri yapmadan önce belirli işlemlere tabii tutulması gerekmektedir. Bu işlemlere ön isleme adi verilir.

İslenmemiş bir parmak izi üzerinde bulanık bölgeler bulunabilir. Bu bulanıklıkların ortadan kaldırılması gerekir. Parmak izi üzerinde ilsem yapabilmek için fiziksel ortamdaki parmak izinin manyetik ortama aktarılarak sayısallaştırılması gerekir.

Resim olarak bilgisayar ortamına aktarılan bir resim aslında sayısal bilgiler içermektedir. kullanılan bilgisayarın teknik özelliklerine göre sayısal bilgiler resim ayni olmasına rağmen bilgisayarlar arasında farklılık gösterir. Bu farklılığın temel nedeni kullanılan çözünürlük seçenekleridir. Eğer bilgisayarınız en fazla 256 rengi destekliyorsa elinizde bulunan resmi ekranda görüntülemek için kullanılacak olan renk Aralığı 0-256 renk arasında olur. Yani resim üzerinde bulunan siyah noktalar 0, beyaz noktalar ise 256 ile gösterilir. Bilgisayarınızın ekran kartı 16 bit çözünürlüğü destekliyorsa kullanılan renkler için renk ayrımı daha da hassas bir duruma gelir. Renklerin kalitesi çok daha artar. Siyah

noktalar yine 0 ile gösterilir. Fakat beyaz renk 16777216 ile gösterilir. Bunun anlamı; 16777216 adet farklı renk kullanılabilir demektir. Her renk; Kırmızı (Ren), Yeşil (Geren) ve Mavi (Blum) ana renklerinin belirli oranlarda birleştirilmesi ile elde edilmektedir. Her ana rengin alabileceği maksimum değer 256 dır.

256 x 256 x 256 = 16777216 adet renk
RGB ( 256 , 256 ,256 ) = Beyaz
RGB( l , 1 , 1 ) = Siyah

Bir resmi sayısallaştırmak demek her renge karşılık gelen sayıyı bulmak demektir. Eğer bir resim içerisinde kırmızı 15702248 renk kodu ile gösterilmişse, tüm resim içerisinde kırmızı ayni renk kodu ile gösterilir. Kırmızı renkteki en ufak bir değişiklik bu sayıyı etkiler. Sayısallaştırma işlemi; ekran pinellerine karşılık gelen renk kodunun herhangi bir program aracılığı ile alınarak bir dosyaya V(j) formatında yazdırılması demektir.

SONUÇ

Teknolojik gelişmelerin bu kadar hızlı olması olumlu olmasının karsısında olumsuz olarak da insanlığı etkilemekte sahteciliğin de teknolojinin nimetlerinden yararlanmasına sebebiyet vermektedir. Bu nedenle son zamanlarda şifreleme yerine uygulanan Biometrik sistemlerin birleştirilmesi çalışmaları yoğunluk kazanmaktadır. Buna örnek olarak bir kapıdan geçişi sağlamak için parmak izinin yanında yüz sekli tanıma, ses tanıma, iris yada retina tanıma gibi güvenlik sistemleri ortak kullanılmaktadır.

Son zamanlarda ise bilim adamları kişilerin DNA bilgilerinden yararlanarak kimlik tespitini sağlamak için yoğun çalışmalar sürdürmektedirler. Bu sistemin gerçekleşmesi durumunda diğer Biometrik tanıma sistemlerine gerek kalmayacağı beklenmektedir. Fakat ilgili kaynaklarda verilen ön görülere göre bu sistemin geliştirilmesi ve yaygın duruma gelmesi yıllar alacaktır.

Günümüzde bilgisayar destekli bilgi ilsem teknolojisinin son derece gelişmiş olmasına rağmen Biometrik verilerin islenmesinde hale halledilmesi gereken problemler çoktur. Bunun esas nedeni Biometrik verilerin islenmesi yöntemlerinin çok zor bir şekilde algoritmlestirile bilmesidir. Zannımızca bu problem asılırsa geriye kalanların çözülmesi de sadeleşmiş olacaktır.