تحسين نظام التعرف البايومتري بأستخدام الأذن بالأعتماد على تحوير تقنية تعزيز المصنف
DOI:
https://doi.org/10.21123/bsj.2022.6322الكلمات المفتاحية:
المصنف المعزز، المصنف، الأذن، مصنف KNN، معدل الجذر التربيعي للخطأ، المقياس الثابت، مصنف SVMالملخص
أن الهدف الرئيسي من هذا البحث هو تعزيز نموذج المصادقة البيومترية والتصنيف باستخدام الأذن كجزء مميز من الوجه لأنها لا تتغير بمرور الوقت ولا تتأثر بتعابير الوجه. النموذج المقترح هو سيناريو جديد لتعزيز دقة التعرف على الأذن من خلال تعديل خوارزمية تعزيز المصنف (AdaBoost) لتحسين التعلم التكيفي. للتغلب على قيود إضاءة الصورة والانسداد وسوء تسجيل الصورة نستخدم تقنية تحويل ميزة المقياس الثابت لاستخراج الميزات. تم استخدام مراحل متتالية مختلفة لتحسين دقة التصنيف. هذه المراحل هي الحصول على الصور والمعالجة المسبقة والتصفية والتنعيم واستخراج الميزات. لتقييم أداء الطريقة المقترحة، تمت مقارنة دقة التصنيف باستخدام أنواع مختلفة من المصنفات. هذه المصنفات هي Naïve Bayesian وKNN وJ48 وSVM.، خلصنا إلى أن مدى دقة التعريف لجميع قواعد البيانات التي تمت معالجتها باستخدام السيناريو المقترح يتراوح بين (٪ 93.8-٪ 97.8). تم تنفيذ النظام باستخدام MATHLAB R2017 بمعالج 2.10 جيجا هرتز و4 جيجا بايت رام.
Received 17/5/2021
Accepted 26/10/2021
Published Online First 20/5/2022
المراجع
Omran M, AlShemmary E, Towards Accurate Pupil Detection Based on Morphology and Hough Transform. Baghdad Sci.J., 2020; 17(2): 583-590.
Ahmed H.M, Hameed S.R, Eye Detection using Helmholtz Principle. Baghdad Sci. J., 2019; 16 (4): 1087-1092.
Hourali F, Gharravi S, An Ear Recognition Method Based on Rotation Invariant Transformed DCT. Int J Electr Comput., 2017; 7(5): 2895-2901.
Ahmed M. Alkababji, Omar H. Mohammed, Real-time ear recognition using deep learning. TELKOMNIKA. 2021; 19(2): 523-530.
Arulananth T. S., Baskar, Human face detection, and recognition using contour generation and matching algorithm. IJEECS. 2019; 16(2):709-714.
Horkaew P, Khaminkure A, Suesat N, Puttinaovarat S, Eyewitnesses’ Visual Recollection in Suspect Identification by using Facial Appearance Model. Baghdad Sci.J. 2020; 17(1):190-198.
Sharma A, Lalwani N, Edinburgh M.R.M., Biometric Identification using Human. Int J Eng Adv Tech. 2019; 9(1): 4893-4898.
Chengsheng TU, Huacheng LIU, Bing XU., AdaBoost typical Algorithm, and its application research. Matec Web Conf. 2017;139,00222:1-6. Available from: http://doi.org/.1051/matecconf/ 201713900222.
Flaih H N, Abdulrazzaq H I, Pose Invariant Palm Vein Identification System using Convolutional Neural Network. Baghdad Sci. J. 2018; 15(4): 502-509.
Hussein M M, Mutlag A H, Shareef H, Developed artificial neural network-based human face recognition. Indones J Electr Eng Comput. Sci. 2019;16(3):1279-1285.http://doi.org/10.11591/ijeecs.v16.i3.pp1279-1285
Wang Fei, Zhongheng Liw, Fang He, Rong Wang, Weizhong Yu, Feiping Nie, Feature Learning Viewpoint of AdaBoost and a New Algorithm. IEEE Access. 2019; 1-9. Available from: http://doi.org/ 10.1109/ACCESS.2019.2947359, IEEE Access.
Lorentzon M, Feature extraction for image selection using machine learning. 2017. Thesis, Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University SE-581 83 Linköping, Sweden.
Zhou W, GAO S, Zhang L, Lou X, Histogram of Oriented Gradients Feature Extraction from Raw Bayer Pattern Images. IEEE Trans Circu Syst II; 2020:1-6. Available from: http://doi.org/ 10.1109/TCSII.2020.2980557.
Ekhlas K G, Suha M S, Scale-Invariant Feature Transform Algorithm with Fast Approximate Nearest Neighbor. Baghdad Sci.J. 2017; 14 (3): 651-661.
Karami E, Shehat M, Simth A, Image Identification Using SIFT Algorithm: Performance Analysis against Different Image Deformations. Elect Comput Eng Conf. Faculty of Engineering and Applied Sciences; 2017; 1-5.
Kohlakala A, Thesis: Ear-based biometric authentication. Stellenbosch University; 2019. Available from: http://scholar.sun.ac.za/handle/10019.1/105976.
Earnest E H, Identification of Individuals from Ears in Real-World Conditions, A Ph.D. dissertation submitted to University of South Florida, Department of Computer Science and Engineering -College of Engineering, 2018.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2022 مجلة بغداد للعلوم
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
كيفية الاقتباس
