Soft Biometrics Estimation Using Shearlet and Waveatom Transforms with Three Different Classifiers
| العنوان بلغة أخرى: |
تقدير القياسات الحيوية الناعمة باستخدام تحويلات الموجه - الذرة والقصيصة مع ثلاثة مصنفات مختلفة |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | السمك، احمد فؤاد درويش (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | الحنجورى، محمد أحمد (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2018
|
| موقع: | غزة |
| الصفحات: | 1 - 57 |
| رقم MD: | 1010662 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الإسلامية (غزة) |
| الكلية: | كلية الهندسة |
| الدولة: | فلسطين |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
14
| المستخلص: |
نظام القياسات الحيوية هو نظام تكنولوجي يستخدم معلومات حول الشخص لتحديد هوية ذلك الشخص ويعتمد على بيانات محددة حول السمات البيولوجية الفريدة من أجل العمل بفعالية. تستخدم معظم نظم القياسات الحيوية الموجودة معلومات القياس البيولوجي الأساسية مثل البصمة والوجه والهندسة اليدوية وما إلى ذلك. ولكن نادرا ما تستخدم المعلومات المساعدة التي تشمل الجنس والعمر والعرق والطول ولون العين. معظم الباحثين الذين قاموا بإجراء دراسات في مجال تقدير القياسات الحيوية الناعمة، تناولوا واحد أو اثنين فقط من هذه القياسات الحيوية الناعمة. في هذه الرسالة اقترحنا منهجية لاستخراج الميزات الفعالة من صور الوجه باستخدام اثنين من تحويلات متعددة-الحلول وهي: تحويل موجة -الذرة (Waveatom) وتحويل القصيصة (Shearlet)، لتقدير الجنس، والعرق، وتعبير الوجه والعمر. ونفذت هذه المنهجية خوارزمية تحليل المكون الأساسي (Principal Component Analysis) كتقنية لتقليل أبعاد متجه الميزات بهدف الحصول على الميزات الأكثر أهمية وبالتالي ضمان الحصول على أفضل النتائج لاحقا. تم استخدام ثلاثة مصنفات لإجراء التقدير النهائي، وهي: الشبكة العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Network (ANN))، وآلة دعم المتجه (Support Vector Machine(SVM)) وخريطة التنظيم الذاتي (Self-Organization Map (SOM)). والهدف هو العثور على أفضل مستخرج ميزات، الذي يستخرج أصغر طول متجه ميزة ويعطي أعلى أداء. بالإضافة إلى ذلك، العتور على أفضل مصنف. وأجريت دراسة مقارنة لتحقيق هذا الهدف. وتم تقييم أداء المنهجية المقترحة باستخدام مقياس معدل الدقة. تم تنفيذ نظام تقدير القياسات الحيوية الناعمة في ثلاثة أوضاع: (1) التقدير المنفصل، (2) التقدير المشترك، و(3) النموذج العام. أجريت التجارب باستخدام ثلاث قواعد بيانات مختلف: US Adult Faces, Extended Cohn-Kanade and FG-NET. وقد أثبتت النتائج التجريبية للمنهجية المقترحة باستخدام تحويل موجة-الذرة أنها فعالة في المصنفات الثلاثة، على النقيض من تحويل القصيصة. من ناحية أفضل مصنف، أثبت مصنف ANN كفاءته في مهام التصنيف المختلفة. في حين أن النتائج التي حصلنا عليها باستخدام مصنف SVM غالبا ما تكون قريبة من تلك التي حصلنا عليها باستخدام ANN. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Evaluation of Human Voice Biometrics and Frog Bioacoustics Identification Systems Based on Feature Extraction Method and Classifiers
بواسطة: حسن، أوس سعد شوكت منشور: (2018) -
The Use of Biometrics in Informative Institutions: Academic Libraries as an Example
بواسطة: Ibrahim, Maha A. منشور: (2019) -
Score-Level Fusion for Multimodal Biometrics
بواسطة: Al Saade, Fawaz منشور: (2007) -
Combination of Multiple Biometrics for Recognition of Persons
بواسطة: Chlaoua, Rachid منشور: (2019) -
Personal Biometric Recognition-Based on Transfer Learning
بواسطة: Hideb, Nada منشور: (2021)
