ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Person Authentication Using Hu...>الوصف

Person Authentication Using Human Iris Recognition

العنوان بلغة أخرى: التحقق من هوية الشخص باستخدام قزحية العين
المصدر: مجلة ميسان للدراسات الأكاديمية
الناشر: جامعة ميسان - كلية التربية الأساسية
المؤلف الرئيسي: الساعدي، أحمد كاظم حمد (مؤلف)
المجلد/العدد: مج15, ع29
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2016
الصفحات: 80 - 89
DOI: 10.54633/2333-015-029-034
ISSN: 1994-697X
رقم MD: 1186072
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex, EduSearch
مواضيع:
بصمات العين | القياسات الحيوية | هوية الأفراد
كلمات المؤلف المفتاحية:
Iris Recognition | Pattern Recognition | Biometric Identification | Wavelets Transform
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

5

حفظ في:
المستخلص: تشير القياسات الحيوية (Biometrics) للمصادقة والتحقق من هوية الفرد بالاعتماد على صفاته الفيزيائية أو السلوكية. وتعد القزحية (Iris) واحدة من هذه القياسات الحيوية التي تبرز من بين التقنيات الحيوية الأخرى لما لها من ميزات فريدة مثل الاستقرار والدقة. فقد كشفت الدراسات والتحاليل المجهرية استحالة وجود شخصين لهما نفس قزحية العين حتى في حالة التوائم وأيضاً لا يوجد تشابه بين العين اليمنى واليسرى لنفس الشخص. في هذا البحث، طورت طريقة لتمييز القزحية تتكون من مرحلة التقطيع (Segmentation) والتي تتم باستخدام Canny Edge Detection وCircular Hough Transform، وينتج عن هذه المرحلة تحديد الحدود الداخلية والخارجية لمنطقة القزحية. ثم يتم تطبيع (Normalized) صور قزحية العين وذلك لتحويل منطقة القزحية إلى منطقة ثابتة الأبعاد من أجل السماح بإجراء المقارنات. أما في مرحلة ترميز الخاصية (Feature Encoding) فتم استخدام التحويل المويجي Wavelets (Transform) لاستخراج الميزات الأكثر تمييزاً للقزحية. وأخيراً، تتم مقارنة نماذج القياسات الحيوية باستخدام (Hamming Distance) الذي يخبرنا ما إذا كانت الصورتين للقزحية هما نفسهما أم لا. تم فحص أداء الطريقة المقترحة باستخدام قاعدة بيانات (CASIA-Iris-Interval) والتنفيذ بلغة الماتلاب (Version 7.11.0.584 – R2010b) MATLAB® language.

Biometrics refers to the authentication of an individual’s identity based on his physical or behavioral traits. The iris is one of the biometrics stands out among other biometric techniques because of its unique features like stability and accuracy. In this paper, developed a method to iris recognition which consist of segmentation stage that is based on Canny Edge Detection and Circular Hough Transform, and it is able to localization of the inner and outer boundaries of the iris region. The iris images are then normalized so as to transform the iris region to have fixed dimensions in order to allow comparisons. Feature encoding has been used to extract the most discriminating features of the iris and is done using a Wavelets Transform. Finally, the biometric templates are compared using Hamming Distance which tells us whether the two iris images are same or not. The CASIA-Iris-Interval database that collected by Chinese Academy of Sciences-Institute of Automation using for checking the performance of the method and implemented on MATLAB® language.
ISSN: 1994-697X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.