Using an Accurate Multimodal Biometric for Human Identification System via Deep Learning
| العنوان بلغة أخرى: |
استخدام المقاييس الحيوية المتعددة لتحديد هوية الإنسان عبر التعلم العميق |
|---|---|
| المصدر: | مجلة المنصور |
| الناشر: | كلية المنصور الجامعة |
| المؤلف الرئيسي: | طعمة، صبا اياد (مؤلف) |
| المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Tuama, Saba A |
| مؤلفين آخرين: | سعود، جميلة حربي (م. مشارك) , العبيدي، زهراء عبدالحميد (م. مشارك) |
| المجلد/العدد: | عدد خاص |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
العراق |
| التاريخ الميلادي: |
2022
|
| الصفحات: | 69 - 90 |
| DOI: |
10.36541/0231-000-999-006 |
| ISSN: |
1819-6489 |
| رقم MD: | 1332614 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | الإنجليزية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink, HumanIndex |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
المقاييس الحيوية المتعددة | نظام تحديد الهوية | البيومترية للأذن | الشبكة العصبية الالتفافية | البيومترية للسان | Multibiometric | Identification System | Ear Biometric | Convolution Neural Network | Tongue Pattern
|
| رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
| LEADER | 05310nam a22002777a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 2090153 | ||
| 024 | |3 10.36541/0231-000-999-006 | ||
| 041 | |a eng | ||
| 044 | |b العراق | ||
| 100 | |9 706765 |a طعمة، صبا اياد |e مؤلف |g Tuama, Saba A | ||
| 245 | |a Using an Accurate Multimodal Biometric for Human Identification System via Deep Learning | ||
| 246 | |a استخدام المقاييس الحيوية المتعددة لتحديد هوية الإنسان عبر التعلم العميق | ||
| 260 | |b كلية المنصور الجامعة |c 2022 | ||
| 300 | |a 69 - 90 | ||
| 336 | |a بحوث ومقالات |b Article | ||
| 520 | |a أنظمة المقاييس الحيوية لتعرف الآلي على الأفراد تعتمد على المتغيرات السلوكية أو الفسيولوجية المرتبطة بالأفراد. تعمل أنظمة المقاييس الحيوية بأسلوبين: التحقق والتعريف للهوية. أسلوب التحقق، يتم فيه رفض أو قبول الهوية أما أسلوب التعريف يتم فيه وصف هوية الشخص الغير معرف. تستخدم الأنظمة متعددة المقاييس الحيوية لتحديد هوية الفرد من خلال جمع المعلومات التي توفرها المتحسسات الحيوية أو العينات أو الوحدات أو الخوارزميات أو الخواص والميزات. تعد أنظمة متعدد المقاييس الحيوية موضوعا بحثيا مثيرا للاهتمام. ويتم استخدامها للتعرف على هوية الأشخاص لغرض تحسين وزيادة مستوى أمن وحماية المعلومات. من المتوقع أن استخدام هذه الأنظمة تساعد على منع الانتحال وتسهيل عملية المراقبة المستمرة كذلك تحسين التغطية السكانية وتوفير حل للإخطاء في تطبيقات المقاييس الحيوية. ولهذه الأسباب تم تقديم هذه الدراسة لاقتراح نظام تعريف هوية الفرد بالاعتماد على نمط الأذن واللسان. تستخدم الشبكة العصبية الالتفافية (ش.ع.ا) لاستخلاص واستخراج الميزات والخواص الأساسية من الصور المدخلة. هذا النظام يعد قوي وفعال مع الضوضاء وإضاءة السطوع وهو غير حساس لتغيرات في الدوران. الطريقة المقترحة تتكون من أربع مراحل رئيسية هي (المعالجة الأولية، الدمج، استخراج الميزات وأخيرا. مرحلة التصنيف). تم اختبار الطريقة المقترحة على ثلاث مجاميع مختلفة من البيانات الحقيقية وحققت معدل دقة يساوي 99.72% لجميع البيانات في المجموعات الثلاثة. |b Biometric systems for automated identification of an individual rely on behavioral or physiological variables linked with the individual. Biometric systems function in two modes: verification and identification. In the verification mode, a claimed identity is either denied or accepted, and in the identification mode, the identity of an unknown person is described. Multibiometric systems are used to establish an individual's identification by combining information supplied by several biometric sensors, samples, units, algorithms, or features. Multibiometric is an interesting and exciting research topic. It is used to identify people to improve security. Therefore, these systems are intended to prevent spoofing, facilitate continuous monitoring, enhance population coverage, and provide fault tolerance to biometric applications. This study proposes an identification system for the individual based on the ear and tongue pattern. Convolution Neural Network (CNN) extracts the essential features from the input images. This system is robust to noise, brightness variations and insensitive to rotation variation. The proposed method consists of four main stages (i.e., pre-processing, fusion, feature extraction, and finally, classification stage). The proposed method was tested on real datasets and achieved an average accuracy of 99.72% for all datasets. | ||
| 653 | |a أنظمة التعرف الآلي |a التعلم العميق |a تقنية تحديد الهوية | ||
| 692 | |a المقاييس الحيوية المتعددة |a نظام تحديد الهوية |a البيومترية للأذن |a الشبكة العصبية الالتفافية |a البيومترية للسان |b Multibiometric |b Identification System |b Ear Biometric |b Convolution Neural Network |b Tongue Pattern | ||
| 700 | |9 706766 |a سعود، جميلة حربي |e م. مشارك |g Saud, Jamila.H. | ||
| 700 | |9 706768 |a العبيدي، زهراء عبدالحميد |e م. مشارك |g Alobaidy, Zahraa A. | ||
| 773 | |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات |6 Humanities, Multidisciplinary |c 006 |e Al Mansour Journal |f Maǧallaẗ al-manṣūr |l 999 |m عدد خاص |o 0231 |s مجلة المنصور |v 000 |x 1819-6489 | ||
| 856 | |u 0231-000-999-006.pdf | ||
| 930 | |d n |p y |q n | ||
| 995 | |a EcoLink | ||
| 995 | |a HumanIndex | ||
| 999 | |c 1332614 |d 1332614 | ||
عناصر مشابهة
-
Accurate Pedestrian Detection for Human Crowds Using Deep Learning Techniques
بواسطة: Hendi, Mohannad Mohammad Izzat منشور: (2023) -
Deep Learning Approach for Human Ear Recognition
بواسطة: Arbi, Rafik منشور: (2022) -
Development of an Accurate and Fast Solar Irradiance Prediction System Using Deep Learning
بواسطة: Al Shukaili, Mana Said Mohammed منشور: (2021) -
Identity Recognition Using Deep Learning Techniques
بواسطة: Belhamra, Ayoub منشور: (2022) -
Recursive Learning Fuzzy Logic Model for Building Feature Extractor in Identification Biometric System
بواسطة: Assal, Meghnia منشور: (2017)
