ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Fingerprint Using Histogram Oriented Gradient and Support Vector Machine

المصدر: مجلة العلوم الإنسانية والتطبيقية
الناشر: جامعة المرقب - كلية الآداب والعلوم قصر الأخيار
المؤلف الرئيسي: Alhamrouni, Mohamed (Author)
مؤلفين آخرين: Hajmohamed, Lutfia (Co-Author)
المجلد/العدد: ع16
محكمة: نعم
الدولة: ليبيا
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 52 - 60
رقم MD: 1453591
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
خوارزمية التدرج للرسم البياني | مصنف آلة المتجهات الداعمة | بصمة الأصبع | القياسات الحيوية | Histogram Oriented Gradient Algorithm | Support Vector Machine Classifier | Fingerprint | Biometric
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يستخدم الأمن البيومتري خصائص فسيولوجية وسلوكية فريدة، مثل الحمض النووي والتوقيعات، لتحديد هوية الأفراد. لا يمكن الاعتماد على طرق تحديد الهوية التقليدية، لذا توفر أنظمة القياسات الحيوية حلا أكثر موثوقية. فهي دقيقة ولا يمكن نسيانها بسهولة، مما يجعلها مريحة. كان التحقق من بصمات الأصابع إحدى الطرق الأولى، ولكنه يتطلب عملية معقدة لضمان الدقة. في هذه الورقة، قدمنا SVM كتقنية مطابقة بمساعدة HOG لاستخراج الميزة وطريقة المعالجة المسبقة. وقد أظهرت دراستنا نتائج مهمة وتسلط الضوء على الدور القوي ل SVM في عملية المطابقة.

Biometric security uses unique physiological and behavioral characteristics, like DNA and signatures, to identify individuals. Traditional identification methods are unreliable, so biometric systems offer a more dependable solution. They are accurate and not easily forgotten, making them convenient. Fingerprint verification was one of the first methods, but it requires a complex process to ensure accuracy. In this paper, the rsearchers introduced SVM as a Matching Technique with the help of HOG to extract the feature and Preprocessing method. Our study has shown significant results and highlights the powerful role of SVM in the matching process.

عناصر مشابهة