ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Iris Feature Reduction Using B...>الوصف

Iris Feature Reduction Using Bottleneck Neural Network

المصدر: المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات
الناشر: الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات
المؤلف الرئيسي: Abbas, Safana Hyder (Author)
المجلد/العدد: مج9, ع2
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2018
الصفحات: 194 - 205
DOI: 10.34279/0923-009-002-011
ISSN: 1994-8638
رقم MD: 1028937
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
قزحية العين | نظام تميز قزحية العين | معالجة الصورة
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

7

حفظ في:
المستخلص: قزحية العين هي أحد أحسن الميزات البويومترية (الحيوية) في جسم الإنسان والتي تستخدم في تميز الأنماط بسبب استقراريتها، ثباتها وتميزها في تحديد هوية الإنسان. نظام تميز قزحية العين (IRS) المقترح يتكون من أربعة مراحل رئيسية: معالجة الصورة، استخلاص الصفات، تقليص الصفات وتمييز أنماط الصورة. في المرحلة الثالثة تم استخدام تقنية شبكة عصبية اصطناعية تحت الإشراف والمسماة شبكة عنق الزجاجة (BNN) كخوارزمية تقليص لتعطي مجموعة صفات العين المقلصة والتي سيتم تمييزها باستخدام خوارزمية SVM. الدقة التي تم الحصول عليها باستخدام BNN مع SVM زادت من (67% إلى 100%).

The human iris is one of the best biometric features in the human body for pattern recognition due to its stability, invariant and distinctive features for personal identification. The proposed Iris Recognition System (IRS) is consisting of four major fundamental stages: image preprocessing, feature extraction, feature reduction and image pattern recognition. In the third stage the Bottleneck Neural Network (BNN) is used as a reduction algorithm which gives the reduced iris feature set that is recognized with Support Vector Machine (SVM) algorithm. The accuracy of using BNN with SVM is increased from (67%- 100%) for variable number of persons (10-100).
ISSN: 1994-8638

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.