| المستخلص: |
• إن الحاجة الماسة في معظم قطاعات العمل (شركات ومنظمات ومؤسسات) لأنظمة حماية ورقابة لموظفيها (دخول الموظف لقطاع العمل، الحضور والانصراف، وغيره) حيث تمكن الصفات الفيزيائية في الإنسان والتي تميزه عن بني جنسه ببعض الميزات والتي تسمى بالقياسات الحيوية (Biometrics). حيث للإنسان العديد من هذه القياسات الحيوية على سبيل المثال منها بصمة الإصبع، بصمة الوجه، بصمة الكف، بصمة العين، بصمة الأذن، بصمة القدم، بصمة العرق. تتيح للأنظمة التكيف على التصنيف والتحقق من الإنسان عن طريق هذه القياسات الحيوية. • تناول الباحث نظام يهدف إلى تمييز الأشخاص من خلال التعرف على بصمة الوجه الثابت؛ حيث يتم إدخال صور الوجوه للأشخاص (معلوم أو مجهول) ومن ثم تصنيفها، وفقا لذلك قام الباحث باستخدام خوارزمية (BPNN) الشبكة العصبية ذات الانتشار الخلفيBack propagation Neural Network التي تقوم بالتدرب على أصناف من الوجوه ثم يتم اختبار الوجوه المدخلة على هذه الشبكة المدربة ليتم تصنيف هذه الوجوه. وقد قام الباحث بتقييم النظام وذلك بإجراء الاختبارات على ثلاث قواعد بيانات قياسية وهي Japanese Female Facial expression (JAFFE) Database) التي تم التقاطها في قسم علم النفس بجامعة كيوشو باليابان وORL المنشئة في جامعة كامبريدج بأمريكا و Aberdeen التي تم أنشائها في جامعة Stirling في سكوتلاند، وتم تدريب النظام على 302 صورة وجه (ذكور وإناث) تتفاوت في درجة الإضاءة واتجاه الوجه والتعابير الوجهية وقد قام الباحث باختبار النظام على 451صورة وجه تم التعرف على 393 صورة وكانت نسبة التصنيف الصحيحة للاختبار 87,01% وكانت نسبة التعرف على وجوه لم يتم تدريب أصناف منها بنسبة 6,25% (معدل القبول الخاطئ) حيث كانت عينات الاختبار 80 صورة. بينما كان معدل الرفض الخاطئ بنسبة 12,86 % بمعدل استبعاد (0,6) ولذلك نضمن بأن عملية التعرف في النظام تسمح بالتعرف على من تم تدريب عينات وجه له، حيث أن نسبة التعرف الصحيحة على الوجه تزداد كلما زادت أصناف التدريب.
|
