Evrişimli sinir ağları ile çevrimdışı imza tanıma ve doğrulama

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, Adli Bilişim, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: BİLAL TURAN

Danışman: YUSUF SÖNMEZ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmada evrişimli sinir ağı kullanılarak çevrimdışı imza doğrulaması yapılmıştır. Çalışmada İran kökenli UTSig imza veri tabanı kullanılmış ve yeni bir evrişimli sinir ağ mimarisi önerilmiştir. Önerilen ağ Tensorflow kütüphanesi ve Keras API arayüzü kullanılarak Pyhton programlama dilinde oluşturulmuştur. Çalışmada öğrenme doğruluğunun artırılması amaçlanmış ve bunun için orijinal verilere arttırma, seyreltme ve düzeltme teknikleri uygulanmıştır. Sonuçlar önerilen ağın VGG-16 ve LeNet ağ mimarileri ile karşılaştırıldığında daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir. Ayrıca orijinal veri setinin arttırılması ve uygulanan diğer teknikler önerilen ağın daha iyi sonuçlar vermesini sağlamıştır. Tezin 1. bölümü giriş bölümü olup, 2. bölümünde derin öğrenme, imza tanıma ve doğrulama üzerine yapılmış çalışmalardan bahsedilmiş, 3. ve 4. bölümlerinde yapay zeka, derin öğrenme üzerine yapılan araştırmalara ve bilgilere yer verilmiş, 5. bölümde ise evrişimli sinir ağları ve bu alanda başarılar elde eden AlexNet, VGG-16, GoogleNet gibi mimariler incelenmiştir. Ayrıca 5. bölümde bu tez çalışmasında oluşturulan hibrid ağ mimarisinin detaylarına yer verilmiştir. Tezin 6. bölümünde uygulama ve deneysel sonuçlar açıklanmıştır. Sonuç ve öneriler 7. bölümde sunulmuştur.