ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > أثر استخدام المعالجة المسبقة ف...>الوصف

أثر استخدام المعالجة المسبقة في تحسين عملية تصنيف بصمات الأصابع

العنوان بلغة أخرى: The Effect of Using the Preprocessing System on Improving Fingerprint Classificatio
المصدر: مجلة الدراسات العليا
الناشر: جامعة النيلين - كلية الدراسات العليا
المؤلف الرئيسي: امين، اسماء عبدالرحمن محمد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: صالح، محمد حسن سيد محمد (م. مشارك) , وهبي، طلعت محيى الدين (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج13, ع52
محكمة: نعم
الدولة: السودان
التاريخ الميلادي: 2019
الشهر: مارس
الصفحات: 117 - 129
DOI: 10.33914/1382-013-052-028
ISSN: 1858-6228
رقم MD: 1006999
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex, EduSearch, IslamicInfo, EcoLink
مواضيع:
بصمات الاصابع | تقنية الانتشار الخلفي | الشبكات العصبية
كلمات المؤلف المفتاحية:
التعرف على الانماط | بصمة الاصبع | استخلاص السمات | الشبكات العصبية | خوارزمية الانتشار الخلفي | Pattern Recognition | Fingerprint | Feature Extraction | Artificial Neural Networks | Back Propagation Algorithm
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

17

حفظ في:
المستخلص: تهدف هذه الورقة لدراسة أثر استخدام نظام المعالجة الأولية لبصمات الأصابع (preprocessing system) في تحسين عملية التصنيف، أثناء عملية المسح الضوئي للبصمة قد تختلف الصورة التي يولدها الماسح الضوئي نتيجة لبعض التشوهات التي تطرأ على البصمة بسبب الإضاءة أو بسبب الندوب التي تكون في البصمة نتيجة لطبيعة عمل الفرد والبيئة التي يعيش بها حيث تم تطبيق عدد من خوارزميات تحسين الصورة (Filters Enhancement) لإزالة الضوضاء وتقليل التعرجات في الحواف وتحسين وضوح هياكل التلال والوديان وتحسين الإضاءة في الصورة ومن ثم تحويل الصورة ذات التدرجات الرمادية إلى صورة ثنائية والهدف هو تسهيل عملية التعرف على الصورة وتقليل الجهد الحسابي ومن ثم تم استخدام الشبكات العصبية الإصطناعية كخوارزمية تصنيف (Classifier) للتعرف على بصمات الأصابع باستخدام تقنية الانتشار الخلفي (Back Propagation Algorithm)، طبقت هذه الخوارزمية على مجموعة بيانات تحتوي على 390 صورة لبصمات الأصابع تم جمعها لعدد 39 فرد، بلغت نسبة التعرف على البصمات 100% وهذه النتيجة توضح كفاءة وجودة الخوارزمية المقدمة.

The purpose of this paper is to study the impact of the use of the fingerprint processing system in improving the classification process. During the fingerprint scanning process, the image generated by the scanner may be different due to some fingerprint distortions due to the lighting or scars of the fingerprint due to the work nature of the individual and the environment in which he lives Where a number of image enhancement algorithms were applied to eliminate noise, reduce aliasing in the edges, improve the clarity of the ridges and valleys, improve lighting in the image, and then convert the grayscale image to a binary image, The goal is to facilitate image recognition and reduce arithmetic effort. Artificial neural networks were used as a classifier algorithm to identify fingerprints using Back Propagation Algorithm. This algorithm was applied to a dataset containing 390 fingerprint images collected for 39 individuals, fingerprint recognition was 100% and this result demonstrates the efficiency and quality of the algorithm provided.
ISSN: 1858-6228

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.