LEADER |
04028nam a22002417a 4500 |
001 |
2217866 |
041 |
|
|
|a ara
|
044 |
|
|
|b فلسطين
|
100 |
|
|
|9 562885
|a الشامي، إبراهيم عمر
|e مؤلف
|g Al-Shami, Ibrahim Omar
|
245 |
|
|
|a تكييف خوارزمية النحل مع مستخرج الأنماط الشامل لتحسين عملية المطابقة لبصمات الأصابع
|
246 |
|
|
|a Adaptive of the Bee Algorithm with an Overall Pattern Extractor to Improve the Fingerprint Matching Process
|
260 |
|
|
|b المركز القومي للبحوث
|c 2024
|g مارس
|
300 |
|
|
|a 1 - 21
|
336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
520 |
|
|
|a تعتبر بصمات الأصابع معرف حيوي حاسم للتحقق من هويات الأفراد، خاصة في سياق تطوير أنظمة التعرف التلقائي على بصمات الأصابع. تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة لتعزيز دقة مطابقة بصمات الأصابع مع التخفيف في الوقت نفسه من معدل قبول الخطأ (FAR) ومعدل رفض الخطأ (RR) التحديات المتأصلة في الأساليب التقليدية للمطابقة. تقترح البحث نهجاً جديداً، يدمج خوارزمية النحل المتكيفة مع استخراج نمط عالمي لتنقية عمليات مطابقة بصمات الأصابع. تركز هذه النهج بشكل خاص على ضبط النقطة المركزية والزاوية للانطباع المدروس تم تقييم فعالية النهج المقترح باستخدام قاعدة بيانات FVC 2004 القياسية. تظهر النتائج فعالية خوارزمية النحل، وهي تقنية ذكاء اصطناعي بارزة ضمن مجال ذكاء السرب في تحقيق معدل مطابقة ملحوظ يبلغ 97.3%. يؤكد هذا النتيجة فعالية الخوارزمية مقارنة بالأساليب البديلة المستخدمة لأغراض مشابهة.
|b Fingerprints serve as a crucial biometric identifier for verifying individual identities, particularly in the context of developing automatic fingerprint recognition systems. This study addresses the imperative need to enhance fingerprint matching accuracy while concurrently mitigating false acceptance rate (FAR) and rejection rate (RR) challenges inherent in traditional matching methods. The research proposes a novel approach, integrating the adaptive bee algorithm with a global pattern extractor to refine fingerprint matching processes. Specifically, the methodology focuses on adjusting the central point and angle of the studied impression. The effectiveness of the proposed methodology was evaluated using the standard FVC 2004 database. Results demonstrate the efficacy of the bee algorithm, a prominent artificial intelligence technique within the realm of swarm intelligence, in achieving a remarkable matching rate of 97.3%. This outcome underscores the algorithm's potency compared to alternative methods employed for similar purposes.
|
653 |
|
|
|a التقنيات الحديثة
|a سلوكيات الخوارزميات
|a التحكيم الآلي
|a المعاملات التجارية
|
692 |
|
|
|a بصمات أصابع
|a مطابقة
|a خوارزمية نحل
|a ذكاء اصطناعي
|a ذكاء سرب
|b Fingerprints
|b Matching
|b Bee Algorithm
|b Artificial Intelligence
|b Swarm Intelligence
|
700 |
|
|
|9 781779
|a علي، مرح باسم
|e م. مشارك
|g Ali, Marah Bassem
|
773 |
|
|
|4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات
|6 Humanities, Multidisciplinary
|c 001
|f Mağallaẗ al-ʿulūm al-handasiyyaẗ wa-al-tiknūlūğiyā al-maʿlūmāt
|l 001
|m مج8, ع1
|o 1746
|s مجلة العلوم الهندسية وتكنولوجيا المعلومات
|t Journal of Engineering Sciences and Information Technology
|v 008
|x 2522-3321
|
856 |
|
|
|u 1746-008-001-001.pdf
|
930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
995 |
|
|
|a HumanIndex
|
999 |
|
|
|c 1474077
|d 1474077
|