Share
تعريف اليد باستخدام المضبب - العصبي == Hand Identification Using Fuzzy - Neural
Author name:
علي محسن محمد
Supervisor name:
لؤي ادور جورج | بان نديم الكلاك
General topic:
Computer Science
Specific topic:
Computer Science
Degree:
Master
University:
Al-Nahrain University - College Of Science - Department Of Computer Science
Language:
English
University location:
Baghdad
First pages:
28T818 - p.pdf
Abstract:
البيولوجيا الاحصائية تشير الى المطابقة الالية للشخص الحي بالاعتماد على الخواص الفسلجية والسلوكية. مطابقة اليد تتضمن تحليل وقياس خواص اليد. النظام المقترح يتضمن مرحلتين, الاولى هي مرحلة التحضيرات والمرحلة الثانية هي مرحلة المطابقة. في مرحلة التحضيرات تم تنفيذ استحصال الصورة وتحويل الصورة الى النظام الثنائي بالاظافة الى بحث الحدود واستخراج الخواص. في مرحلة استحصال الصورة سيضع المستعمل يده على جهاز استحصال الصورة Scanner)) واضع اصابعه بشكل حر وبدون استخدام مساند. في مرحلة تحويل الصورة الى النظام الثنائي فان الصورة الملونة يتم تحويلها الى صورة تحتوي على الاسود والابيض فقط. وباستخدام ال( Laplace Operator ) تقوم بايجاد حدود اليد. هنالك نوعان من الخواص ( هندسية وغير هندسية) يتم استخراجها في هذة المرحلة. الخواص الهندسية هي طول الاصابع, عرض الاصابع, نصف قطر الدائرة التي ترسم في راحة اليد وايضا المسافات بين نقاط التقاء الاصابع. في الخواص الغير هندسية تم حساب العزم المركزي لكل اصبع بعد ايجاد اتجاة الاصابع.في مرحلة المطابقة, يتم استخدام مصفوفة الخواص من يد الشخص الغير معرف. في النظام المقترح هنالك اربع طرق تم تنفيذها من اجل اجراء عملية المطابقة, حيث ان النظام يعتمد قاعدة بيانات للاشخاص المعروفين بحيث كل شخص يملك خمس مصفوفات للخواص معتمدة من خمس عينات من الصور لنفس يد الشخص المعرف. اول ثلاث طرق معتمدة هي الطرق الضبابية(Fuzzy Methods ) والاختلاف بينهم هو باستخدام دالة العضوية((Membership Function وهذه الطرق هي (Triangular, Trapezoidal, Bell Shape Function ) اما الطريقة الرابعة فهي طريقة هجينة تعتمد الضبابية والشبكات العصبونية (Fuzzy Self Organization Map ). ومن خلال الفحوصات المعتمدة اتضح | Biometrics is refers to the automatic identification of a living person based on physiological or behavioral characteristics. Hand identification involves an analysis and measures of the features of the hand.In this research work, we have two steps. The first step is enrollment step and the second is identification step.In the enrollment step, the stages image capture, image binarization, edge detection and feature extraction were implemented. In the image capture, the user has to put his hand in the scanner with fingers spread freely without using any pegs. In the image binarization the color image is converted to black and white image. And in the edge detection the Laplace operator was used to find the hand boundary. In the feature extraction two types of features (geometrical and nongeometrical features) were extracted. The geometrical features are fingers length, finger width, hand span and distance between joints. The central moment to each finger after finding the fingers direction were extracted as nongeometrical features.In the identification step, the feature vector to the unknown person is extracted from its hand image. Two methods for identify the feature vector of the unknown person with those listed in the database for 13 persons; where for each person 5 images are taken as training samples. The first adopted method is fuzzy method with difference membership function (i.e., a triangular, trapezoidal and bell shape function) and the second method is a fuzzy - neural method (fuzzy self organization map). By using any one of the above methods we can identify the feature vector of the unknown person. By the test it is shown that the trapezoidal membership function shows better performance in comparison with the others.
