ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تمييز الاشخاص باستخدام طبعة ال...>الوصف

تمييز الاشخاص باستخدام طبعة اليد بالاعتماد على التحويل الكنتولى فى استخلاص الخواص واستخدام الشبكات العصبية ذات الانتشار خلفا فى عملية التصنيف

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: Al Zoubiady, Laheeb M. (Author)
مؤلفين آخرين: Saleh, Ibrahim (Co-Author)
المجلد/العدد: ع 20
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2011
الصفحات: 259 - 270
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 422271
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الشبكات العصبية | مستخلصات الابحاث | البرمجة الالكترونية | البرامج الالكترونية | الصور الرقمية | التحقق الشخصى | الاساليب الاحصائية | بصمات اليد
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

7

حفظ في:
المستخلص: تعتبر التقنية البايومترية (طبعة اليد) واحدة من اهم الطرائق المستخدمة في المقاييس الحيوية التي تستخدم في عملية التحقق من وثوقية هوية الشخص التي تستعمل في معظم تطبيقات الحماية والامن. في هذا البحث استخدمت طبعة اليد في عملية التحقق الالي للأشخاص، إذ ان هذا التطبيق (الطريقة) يقسم الى مرحلتين اساسيتين (مرحلة تحقق ومرحلة تسجيل). كل مرحلة من هاتان المرحلتين تمر بثلاث عمليات برمجية الاولى عملية معالجة الصورة وقطع الجزء المطلوب والثانية عملية استخلاص خواص الصورة باستخدام التحويل الكنتولي الذي يساعد على الحصول على أفضل معاملات للصورة ومن ثم استخدام تحويل (KL) الذي يساعد على الحصول على القيم المميزة لتلك الصورة والعملية الاخيرة هي عملية تصنيف باستخدام الشبكات العصبية ذات الانتشار خلفا للقيام بعملية التحقيق. تمتاز هذه الطريقة في عملية التحقق بكونها عملية وسهلة الاستخدام، كما تمتاز هذه الطريقة في عملية التحقق بكونها ذات فاعلية عالية في عملية لتحقق الشخصي التي تقدر عملية بنسبة 97%.

Palm print biometrics technology is highest used for human identity verification in most of security application. In this research the automated biometric system based palmprint biometric technique is used. The procedure of implementation is divided into two Stages (Enrollment stage and Verification stage). Each stage is divide into three parts ,the first part is pre-processing techniques based on image requirement and cropping to achieve the better image for palmprint. The second part is feature extraction based on countourlet to obtain a good coaffiention and KL transform to have eign values that reduce the input .The third part is a classifier using backpropagation neural network to authentication. The automated biometric system is feasible, easiest to use, and effective in personal authentication using palmprint features with high detection rate (97% )
وصف العنصر: ملخص لبحث منشور باللغة الانجليزية
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.