تطبيقات الصفات الحيوية باعتماد تمييز الأذن

الملخص AR

لاقت الصفات الحيوية اهتماما كبيرا في السنوات الحالية لأهميتها في الحياة العملية التي تبدأ من الأنظمة الأمنية في المطارات و التحقيقات الإجرامية إلى البنوك الإلكترونية.

يعد استخدام المقاييس الحيوية (Biometrics) من أهم المقاييس اِلمستخدمة في الكشف عن هوية الأشخاص.

و يعد تمييز بصمة الأصبع و تمييز بصمة الأذن و التوقيع بصورة أوتوماتيكية الأهم في مجال تكنولوجيا الصفات الحيوية.

لذا تطورت بحوث تمييز الأذن بشكل واسع خلال العقود الماضية و السنوات الحالية من غيرها من بحوث الصفات الحيوية لكون الصفات هي ثابتة و التغيير فيها متوقع.

تعرف الصفات الحيوية بتعريفات كثيرة منها "بأنها أي جزء من الخواص الجسمية و التي يمكن أن تستخدم للتعريف بالأشخاص".

و كذلك تعرف "بأنها مقياس لخصائص فيزيائية أو سمات شخصية".

يهدف العمل المقترح إلى بناء نظام كفء لتمييز الشخص بالاعتماد على الصفات الحيوية للأذن من خلال استخراج الصفات الهندسية للأذن (Geometrical Feature Extraction of Ear).

جمعت الصور من قاعدة بيانات صور ملونة للأذن من قاعدة بيانات (Zsged).

أنجزت عمليات معالجة أولية لهذه الصور من خلال تغيير حجم هذه الصور باستخدام أسلوب (Bilinear).

من ثم تحول الصورة إلى التدرج الرمادي و تحدد الحواف للصورة الرمادية باستخدام مرشح (Canny).

إذ استخرجت 11 صفة من الأذن اليمنى للشخص و قد اختيرت الأذن اليمنى بعد الاطلاع على بحوث في مجال تحليل الأذن و التي تؤكد بأن الأذن اليمنى أكثر كفاءة لتمييز الأصوات بدلا من الأذن اليسرى التي تميز الموسيقى.

تخزن هذه الصفات في قاعدة البيانات للصفات لتتم بعدها مرحلة الاختبار إذ تقارن الأذن المطلوب التعرف عليها بعد استخلاص صفاتها بنفس الخوارزمية المقترحة مع صفات صور الأذان الموجودة في قاعدة البيانات.

اعتمد معامل الارتباط كمقياس للتشابه بين الصورة المدخلة إلى النظام مع صور قاعدة البيانات.

أظهرت نتائج العمل المقترح و هي نسب FRR (False Rejected Rate) و FAR (False Accepted Rate) تحسينات كبيرة بالمقارنة مع أعمال أخرى طرحت في نفس المجال.

طبقت برامج النظام باستخدام نظام ماتلاب (MATLAB R2009a).