| المستخلص: |
عملية المعالجة الأولية علي الصورة المدخلة عن طريق تحويلها الى مصفوفة ثنائية رقمية ثم تبدأ بعد ذلك عملية المعالجة الأولية وهي إزالة الضوضاء من الصورة باستخدام الفلتر المتوسط ومن ثم التنحيف لصورة بصمة الأصبع وذلك لجعلها ملائمة لأجل الحصول علي أقل مدخلات للشبكة العصبية بعد حساب القيمة المميزة (egin value) لتلك الصورة كطريقة لاستخلاص الخواص حيث تضمنت الخوارزمية المعتمدة في هذا البحث مرحلتين : الأولي تم اعتماد عينات لثلاثين صورة بصمة أصبع ومن ثم حساب قيمة القيمة المميزة لتلك العينات كطريقة لاستخلاص خواص الصورة وذلك لبناء قاعدة بيانات بالقيم المميزة لتلك العينات لأجل الاعتماد عليها كإدخال لتدريب الشبكة العصبية. المرحلة الثانية يتم فيها اختبار صورة بصمة أصبع نستخلص منه نفس الصفات المعتمدة في بناء قاعدة البيانات وهي حساب القيمة المميزة ليتم بعدها إدخالها علي الشبكة العصبية المدربة مسبقا وذلك لفحص البصمة فيما إذا كانت من ضمن قاعدة البيانات المحزونة أم لا. الشبكة المستخدمة في هذا البحث لأجل التمييز هي شبكة الانتشار العكسي (Back Propagation network) حيث تم تدريب شبكة الانتشار العكسي على 30 صورة ذوات أحجام مختلفة واختبار الشبكة على هذه البصمات كافة وقد أعطت الاختبارات التي تم إجراؤها علي الشبكة تطابقا كاملا لصور البصمات ونتائج ايجابية حيث كانت نسبة التمييز تقريبا90%.
This research adopts a new method to differentiate fingerprints. The initial processing process has been performed on the input image via transforming it to a digital dual matrix .Then ,the process of smoothing will be performed for each fingerprint in order to make them suitable to obtain the minimum neural networks inputs after calculating the egin value of that image as a method to extract the properties .The algorithm adopted in this research has involved two stages : The first stage : Samples of thirty fingerprint has been used and the egin value has been calculated for those samples as a method to extract the image properties in order to construct a database for the egin values in order to be adopted as an input to train the neural network . The second stage :In which , testing a fingerprint image has been performed .Then , we extract the same features adopted in constructing the database which is calculating the egin value in order to be input after that into the previous trained neural network to examine the fingerprint whether included in the stored database or not. The network used in this research for differentiation is the back propagation network .So , the back propagation network has been trained on (30) images of various sizes and testing the network on all the fingerprints has been performed .The tests performed on the network have given a complete compatibility for all the fingerprints images. The ratio of recognition about 90%.
|
