Bölümümüz öğretim elemanlarından Arş. Gör. Betül KOŞMAZ SÜNNETCİ ve Öğr. Gör. Salih TÜRK’ün, Q2 kategorisinde yer alan Applied Sciences dergisinde önemli bir akademik makalesi yayınlanmıştır.

“A Video-Based Mobile Palmprint Dataset and an Illumination-Robust Deep Learning Architecture for Unconstrained Environments” başlıklı bu çalışma, mobil cihazlarda biyometrik kimlik doğrulama için güçlü bir alternatif olarak avuç içi tanıma yöntemini ele almaktadır.

Araştırmada, 180 katılımcının kendi akıllı telefonlarıyla günlük ortamlarda kaydedilen videolarından oluşan MPW-180 adlı yeni bir veri seti sunulmuş ve PalmWildNet adlı, aydınlatma değişkenlerine dayanıklı bir derin öğrenme mimarisi geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen yaklaşımın aydınlatma farklılıklarına karşı yüksek dayanıklılık gösterdiğini ve %97’nin üzerinde doğrulukla çalıştığını ortaya koymuştur.

Kendilerini bu önemli başarılarından dolayı tebrik eder, akademik çalışmalarında başarılarının devamını dileriz.

Makalenin linkine buradan erişebilirsiniz.

Yazılım Mühendisliği Bölüm Başkanlığı