Personal identification with iris patterns

المؤلفون المشاركون

Khalil, Mazin R.
Majid, Mahmud S.
Umar, Raid R.

المصدر

al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics

العدد

المجلد 6، العدد 1 (30 إبريل/نيسان 2009)، ص ص. 13-26، 14ص.

الناشر

جامعة الموصل كلية علوم الحاسبات و الرياضيات

تاريخ النشر

2009-04-30

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

14

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

الملخص AR

تم في هذا البحث تصميم نظام للتعرف على الأشخاص اعتمادا على بصمة القزحية.

حيث تم اعتماد اتجاهين رئيسيين للوصول إلى الغاية المنشودة : الأول يتكون من عمليات تحليل الصورة للتوصل إلى قاعدة بيانات كل قزحية، و الثاني هو استخدام الشبكات العصبية لغرض التمييز.

تتضمن عمليات تحليل الصورة لكل العمليات على صورة العين التي تم التقاطها و لغاية الوصول إلى أوضح صورة للقزحية و استخراج البيانات من هذه الصورة.

تبدأ العملية بالتقاط صورة تحوي كل العين الخارجية : القزحية، البؤبؤ و الرموش.

لذا فصورة القزحية تحتاج إلى استخراج و من ثم تحسين نقشتها الخاصة.

إن هذه الصورة المحسنة سيتم تقسيمها إلى 100 جزء، و يمكن بسهولة استخراج الانحراف المعياري لكل جزء من هذه الأجزاء.

و سيتم استخدام هذه القيم كإدخالات لشبكة عصبية من أجل التمييز.

تم استخدام إحدى طرق الشبكات العصبية للمقارنة و هي الشبكة العصبية ذات الانتشار العكسي.

إن قيم الأوزان و الاخراج في الشبكة العصبية المستخدمة سيتم خزنها داخل ملف نصي ليتم استعمالها في عملية التمييز.

و قد نجحت الشبكة و حققت (نسبة خطأ القبول = 10 % - نسبة خطأ الرفض = 10 %).

الملخص EN

This research is aimed to design an iris recognition system.

There are two main steps to verify the goal.

First: applying image processing techniques on the picture of an eye for data acquisition.

Second : applying neural networks techniques for identification.

The image processing techniques display the steps for getting a very clear iris image necessary for extracting data from the acquisition of eye image.

This picture contains all the eye (iris, pupil and lashes).

So, the localization of the iris is very important.

The new picture should be enhanced to bring out the pattern.

The enhanced picture is segmented into 100 parts, then a standard Deviation (STD) can easily be computed for every part.

These values will be used in the neural network for the identification.

For neural network techniques, Backprobagation neural network was used for comparisons.

The weights and output values will be stored in a text file to be used later in identification.

The Backprobagation network succeeded in identification and attained to (False Acceptance Rate = 10 %-False Rejection Rate = 10 %).

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Khalil, Mazin R.& Majid, Mahmud S.& Umar, Raid R.. 2009. Personal identification with iris patterns. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics،Vol. 6, no. 1, pp.13-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-332264

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Khalil, Mazin R.…[et al.]. Personal identification with iris patterns. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics Vol. 6, no. 1 (2009), pp.13-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-332264

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Khalil, Mazin R.& Majid, Mahmud S.& Umar, Raid R.. Personal identification with iris patterns. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics. 2009. Vol. 6, no. 1, pp.13-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-332264

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 26

رقم السجل

BIM-332264