Improvement of iris recognition system using fuzzy segmentation and neural network

العناوين الأخرى

تطوير نظام التعرف على هوية الأشخاص بواسطة قزحية العين باستخدام تقنية الانقسام الضبابي و الشبكات العصبونية

مقدم أطروحة جامعية

al-Hawamidah, Kawthar Hamad Allah Muhammad

مشرف أطروحة جامعية

al-Dawud, Isam F.
al-Smadi, Adnan M.

أعضاء اللجنة

al-Samawi, Venus Wazir
al-Khalidi, Jihad O.
Abu al-Jabr, Walid

الجامعة

جامعة آل البيت

الكلية

كلية الأمير الحسين بن عبد الله لتكنولوجيا المعلومات

القسم الأكاديمي

قسم علوم الحاسوب

دولة الجامعة

الأردن

الدرجة العلمية

ماجستير

تاريخ الدرجة العلمية

2010

الملخص الإنجليزي

A biometric system provides automatic identification of an individual based on a unique features or characteristics.

Iris recognition is regarded as the most reliable and accurate biometric identification system available.

Most commercial Iris recognition systems use patented algorithms developed by Daugman, and these algorithms are able to produce high recognition rates. The work presented in this thesis aims to improve Iris recognition system in order to verify both the uniqueness of the human Iris and its performance as a biometric system.

The system used is based on database of grayscale eye image (CASIA-Iris-V3-Interval). This study consists of two parts.

Part one presents a new segmentation method which is based on C-Mean algorithm.

It is able to localize the circular Iris region, occluding eyelids and eyelashes, and reflections.

Part two uses neural network to match these Irises and to perform the recognition. Finally, the system is implemented on a set of 400 eye images.

We obtained high recognition rate which was about 97.5% with minimum time required.

In addition, our method of Iris recognition is shown to be reliable and accurate biometric technology.

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

• الشبكات العصبية

عدد الصفحات

83

قائمة المحتويات

• APA
• MLA
• AMA

لغة النص

الإنجليزية

نوع البيانات

رسائل جامعية

رقم السجل

BIM-311507