| LEADER |
04502nam a22003137a 4500 |
| 001 |
0068674 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 416049
|a Al Btoush, Eman Salmah
|e Author
|
| 245 |
|
|
|a New Methods and Databases for Hand Biometrics
|
| 246 |
|
|
|a طرق وقواعد بيانات جديدة لتمييز الأشخاص اعتمادا على خصائص اليد البشرية
|
| 260 |
|
|
|a الكرك
|c 2016
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 63
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة مؤتة
|f عمادة الدراسات العليا
|g الاردن
|o 2578
|
| 520 |
|
|
|a تستخدم أنظمة القياسات الحيوية للتعرف على الأشخاص وتمييزهم عن طريق مقارنة عينة من خصائصهم السلوكية أو الفسيولوجية بأخرى مخزنة ضمن قواعد بيانات مخصصة لهذه الغاية. تمت مراجعة مجموعة من الدراسات السابقة ذات العلاقة بالإضافة لاستعراض مجموعة من الخصائص الهندسية الشائعة لليد البشرية. قدمت هذه الدراسة قواعد بيانات جديدة بمجموع 6500 صورة لليد البشرية: القاعدة الأولى أنشأت باستخدام كاميرا رقمية متوسطة وسميت قاعدة بيانات الهاتف المحمول (MOHI) والأخرى استخدمت كاميرا ويب وسميت قاعدة بيانات كاميرا ويب (WEHI)، أما قاعدة البيانات الثالثة فسميت قاعدة بيانات إشارة النصر (VSHI). والتي التقطت صورها باستخدام كاميرا الهاتف المحمول لخمسين شخصا مختلفا (ذكورا وإناثا بمختلف الأعمار). الهدف الأساسي من بناء هذه القواعد هو بناء أنظمه للتعرف على الأشخاص وتمييزهم باستخدام الخصائص الهندسية لليد البشرية أو جزأ منها مثال ذلك إشارة النصر. إن نظام تمييز شكل اليد مكون من مجموعة من الخطوات الأساسية والتي تشمل مرحلة إدخال الصور ومرحلة تجزئة الصور ومرحلة استخراج الخصائص ثم مرحلة التدريب والفحص وتخزين النتائج في قوالب (Templates) لغايات المقارنة وتمييز الأشخاص. في مرحلة التجزئة قمنا باختبار طرق مختلفة مثل (Otsu's method) و(k-means clustering) و(Artificial Neural Network) وجميع هذه الطرق اعتمدت على معلومات اللون (color information) خوارزمية (Chain Code) استخدمت لاستخراج 20 خاصية هندسية من اليد البشرية باستخدام قاعدتي البيانات (WEHI and MOHI) وبكفاءة تفوق 85%. هذه الدراسة قدمت طريقة جديدة لتمييز الأشخاص (الإرهابيين مثلا) من خلال الخصائص الهندسية لإشارة النصر الخاصة بهم فقط. والتي قد تكون المعلومات الوحيدة المتوفرة لتمييز الشخص. بنيت قاعدة بيانات إشارة النصر (VSHI) واختبرت باستخدام طريقتان بسيطتان لتمييز الأشخاص وهما: طريقة نقاط الخصائص (Feature point) وطريقة شكل العزم (Moment shape). النتيجة باستخدام (KNN classifier) مشجعه لمعظم الأشخاص وبدقة تمييز تتراوح بين 40% إلى 93% اعتمادا على الخصائص والمسافة المستخدمة للقياس وقيمة الثابت K.
|
| 653 |
|
|
|a اليد البشرية
|a تمييز الأشخاص
|a قواعد البيانات
|
| 700 |
|
|
|9 414546
|a Hassanat, Ahmad Basheer
|e Advisor
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2578-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2578-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2578-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2578-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2578-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2578-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2578-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2578-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2578-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 785239
|d 785239
|
