تمييز بصمة الأصبع باستخلاص الخواص و باعتماد الشبكات العصبية

Abstract AR

تم في هذا البحث اعتماد طريقة جديدة لأجل تمييز بصمة الأصبع إذ تمت عملية المعالجة الأولية على الصورة المدخلة عن طريق تحويلها إلى مصفوفة ثنائية رقمية ثم تبدأ بعد ذلك عملية المعالجة الأولية و هي إزالة الضوضاء من الصورة باستخدام الفلتر المتوسط و من ثم التنحيف لصورة بصمة الأصبع و ذلك لجعلها ملائمة لأجل الحصول على أقل مدخلات للشبكة العصبية بعد حساب القيمة المميزة (egin value) لتلك الصورة كطريقة لاستخلاص الخواص حيث تضمنت الخوارزمية المعتمدة في هذا البحث مرحلتين : الأولى تم اعتماد عينات لثلاثين صورة بصمة أصبع و من ثم حساب قيمة القيمة المميزة لتلك العينات كطريقة لاستخلاص خواص الصورة وذلك لبناء قاعدة بيانات بالقيم المميزة لتلك العينات لأجل الاعتماد عليها كإدخال لتدريب الشبكة العصبية.

المرحلة الثانية يتم فيها اختبار صورة بصمة أصبع نستخلص منه نفس الصفات المعتمدة في بناء قاعدة البيانات و هي حساب القيمة المميزة ليتم بعدها إدخالها على الشبكة العصبية المدربة مسبقا و ذلك لفحص البصمة فيما إذا كانت من ضمن قاعدة البيانات المحزونة أم لا.

الشبكة المستخدمة في هذا البحث لأجل التمييز هي شبكة الانتشار العكسي ( Back Propagation network) حيث تم تدريب شبكة الانتشار العكسي على 30 صورة ذوات أحجام مختلفة و اختبار الشبكة على هذه البصمات كافة و قد أعطت الاختبارات التي تم إجراؤها على الشبكة تطابقاً كاملاً لصور البصمات و نتائج ايجابية حيث كانت نسبة التمييز تقريبا 90 %.