المصدر: | مجلة جامعة الزيتونة |
---|---|
الناشر: | جامعة الزيتونة |
المؤلف الرئيسي: | Mansur, Mansur Mohamed Ali (Author) |
مؤلفين آخرين: | Mohamed, Abdelhafid Ali. I. (Co-Author) , Gihedan, Akram (Co-Author) |
المجلد/العدد: | ع34 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
ليبيا |
التاريخ الميلادي: |
2020
|
الشهر: | يونيو |
الصفحات: | 473 - 482 |
DOI: |
10.35778/1742-000-034-027 |
ISSN: |
2523-1006 |
رقم MD: | 1218829 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | الإنجليزية |
قواعد المعلومات: | EduSearch, EcoLink, IslamicInfo, HumanIndex |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
تحديد الهوية البشرية | التعرف بواسطة أوردة الأصبع | دراسة استقصائية | Biometrics | Human Identification | Finger Vein Recognition | Survey
|
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
من المعروف أن لكل شخص أوردة أصابع يد تختلف تماما عن الآخرين، الأمر الذي يجعلها تستخدم بكفاءة عالية في عملية التعرف على الشخصية ويكثر استخدامها في البنوك والمستشفيات والمؤسسات العسكرية وغيرها. وفي هذه الورقة نستعرض دراسة خاصة للتعرف على الشخصية بواسطة أوردة أصابع اليد حيث نعرض مجموعة من الطرق والأساليب المختلفة المستخدمة في استخلاص البيانات من الصورة وكذلك مجموعة من البيانات (صور) المستخدمة في ذلك والتي توفرها بعض الشركات والجامعات. ومن أهم الأساليب والطرق المعروفة والمستخدمة في عمليات التعرف على الشخصية والتي استعرضناها في هذه الورقة طريقة تتبع الخطوط (LT) وطريقة أقصى انحناء (MC) وكاشف الخطوط الواسعة (WL) ومن خلال الدراسة استنتجنا أن طريقة أو أسلوب LT بطيئة في عملية استخلاص البيانات وفي الوقت نفسه أسلوب أو طريقةWL LT, MC and سريع التأثر بالدوران والتحول والتشويش في الصورة. A decade ago, it was observed that every person has unique finger vein patterns that could be used for biometric identification in banks, hospitals, state organizations, etc. This paper presents a critical survey of human identification with finger vein recognition. Methods and databases are investigated. For the feature extraction step of the finger-vein recognition, which is the most important step, popular methods such as Line Tracking (LT), Maximum Curvature (MC) and Wide Line Detector (WL) are presented. Among these, the LT method is very slow in the feature extraction phase. Moreover, LT, MC and WL methods are susceptible to rotation, translation and noise. |
---|---|
ISSN: |
2523-1006 |