التعرف على بصمة الكف باستخدام نماذج ذكائية مهجنة

الباحث

سارة أحمد محمد أحمد

المشرف

بيداء إبراهيم خليل

الجامعة

جامعة الموصل

الكلية / القسم

كلية علوم الحاسوب والرياضيات / علوم الحاسوب

الشهادة

ماجستير

السنة

2024

لغة الرسالة

عربي

الكلمات المفتاحية

بصمة الكف ; النماذج الذكائية المهجنة ; القياسات الحيوية ; التعرف

نظرا للتطور الكبير لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتي دخلت تطبيقاته في معظم مجالات shall) مما سهل حل الكثير من المسائل البسيطة والمعقدة، من هذه التطبيقات التعرف على الاشخاص من خلال بصمة الكف. إذ تعد بصمة الكف احدى الخصائص الفسيولوجية والسلوكية للبشر التي تتميز بالشمولية والتفرد والمقبولية لتحديد هوية المستخدمين, و قد جذبت إنتباه الباحثين بسبب الأمان العالي والاستخدام المريح. إذ يتميز التعرف على بصمة GSI بأمان le لأنه يستخدم شبكة الأوعية الدموية الموجودة تحت جلد راحة اليد للتعرف عليها و لأن عروق بصمة الكف هي معلومات القياسات الحيوية الداخلية للجسم فإن أنماط الوريد يصعب على المتسللين تكرارها مقارنة بالقياسات الحيوية الأخرى. غالبًا ما تكون عروق الكف غير مرئية للعين المجردة Bales ما يتم التقاطها تحت ضوء الأشعة تحت الحمراء. فهي تعمل كمعرفات بشرية آمنة للغاية GY نمط الوريد لا يتكرر في الأشخاص الآخرين في الواقع حتى بصمات التوائم المتماثلة مختلفة. في هذا الرسالة تم تصميم نظام حاسوبي ذكي للتعرف على بصمة كف الاشخاص باستخدام اريع خوارزميات ذكائية وهي خوارزمية أمثية الدلافين Optimization (DOA) Dolphin Algorithm ومن ثم تم دمج خوارزمية الة دعم المتجه Support (SVM) Vector Machine مع خوارزمية امثلية الدلافين والحصول على خوارزمية ثانية مقترحة سميت ب (DOA-SVM) و تم تهجين خوارزمية أمثلية الدلافين بالمنطق المضبب للحصول على خوارزمية ثالثة مقترحة سميت بخوارزمية أمثلية الدلافين المضببة Algorithm (FDOA) Fuzzy Dolphin Optimization ومن ثم تم تهجين الخوارزمية الثانية (DOA-SVM) بالمنطق المضبب والحصول على خوارزمية مقترحة رابعة سميت ب (FDOA-SVM) لتميز الاشخاص من خلال التعرف على بصمة الكف الخاصة بهم. يتضمن تصميم النظام المقترح عدة مراحل بدءا من تهيئة مجموعة بيانات بصمة الكف والمكونة من (2000) صورة مختلفة لبصمة الكف لخمسين شخصاً تشمل (40) حركة يد مختلفة لكل شخص. ثم بعد ذلك يتم تحجيم الصور وجعلها بأحجام متساوية اي جعل جميع الصور بحجم )128 x 128). وبتم تحويل الصور من ملونة RGB الى صور رمادية ايضا. يأتي بعد ذلك استخلاص الصفات المهمة لجميع صور بصمة الكف وذلك باستخدام خوارزمية المدرج التكراري للتدرجات الموجهه Histograms of Oriented Gradients (HOG) وذلك ليسهل التعامل مع الصور. وبتم بعد ذلك ادخال هذه الصفات المستخلصة الى النظام المقترح والمتكون من الطرق الذكائية الاريعة آنفة الذكر. ويعد تنفيذ واختبار النظام المقترح اظهرت النتائج العملية للنظام بان الطربقة المقترحة الرابعة والمتكونة من تهجين ثلاث خوارزميات ذكائية وهي (FDOA-SVM) حصلت على نسبة اداء و دقة وصلت (98.890). في حين حصلت الطرائق الثلاثة الاخرى (DOA-SVM) 5 (DOA) و (FDOA) على نسب دقة )96.3%( و )97.4%( و )98.4%( على التوالي . كما تم اختبار النظام المقترح باستخدام مقاييس (F—score) و (Recall) (Precision) ، و اظهر الاختبار افضل النتائج.

Due to the great development of artificial intelligence algorithms, which have entered its applications in most areas of life, which facilitated the solution of many simple and complex problems, from these applications to identify people through palm print. The palm print is one of the physiological and behavioral characteristics of humans that are characterized by comprehensiveness, uniqueness and acceptability to identify users and have attracted the attention of researchers due to high safety and convenient use. Palm recognition is highly secure because it uses the network of blood vessels under the skin of the palm to identify it, and because the veins of the palm are the internal biometric information of the body, vein patterns are difficult for hackers to repeat compared to other biometrics. The palm veins are often invisible to the naked eye and are usually captured under infrared light. They act as highly secure human identifiers because the vein pattern is not repeated in other people in fact even the fingerprints of identical twins are different. In this research, an intelligent computer system was designed to recognize the fingerprint of people using four intelligent algorithms, namely the Dolphin Optimization Algorithm. Dolphin and then the Vector Support Vector Machine algorithm was integrated with the dolphin optimization algorithm and a proposed second algorithm called (DOA- SVM) was also hybridized with fuzzy logic and a third proposed algorithm was obtained called Fuzzy Dolphin Optimization Algorithm (F DOA) and then the second algorithm (DOA-SVM) was hybridized with fuzzy logic and a fourth proposed algorithm called (FDOA-SVM) was obtained to distinguish people through palm recognition of their own. The design of the proposed system includes several stages, starting with the preparation of the palm print data set, which consists of (2000) different images of the palm print of fifty people, including (40) different hand movements for each person. Then the images are scaled and made equal sizes, i.e. all images are made in size (128 x 128). As well as converting images from color to gray images. Then comes the extraction of important characteristics of all palm print images using the Histograms of Oriented Gradient (HOG) algorithm to facilitate the handling of the images. These extracted qualities are then transferred to the proposed system, which consists of the four intelligence methods mentioned above. After the implementation and testing of the proposed system, the practical results of the system showed that the fourth proposed method, consisting of hybridizing three intelligent algorithms, namely (FDOA-SVM), obtained a performance and accuracy ratio of (98.8%). The other three methods (DOA), (DOA-SVM) and (FDOA) received accuracy ratios of (96.3%), (97.4%) and (98.4%) respectively. The proposed system was also tested using (F-score), (Recall) and (Precision) scales, and the test showed the best results.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب