تمكنت رسالة ماجستير في كلية العلوم بالجامعة المستنصرية، من تصميم نظام يعمل على تصنيف وتمييز الأشخاص عن طريق استخراج المقاييس الحيوية لبصمة الأذن.
وتهدف الرسالة التي قدمتها الطالبة سارة سلمان قاسم، إلى تصميم وتنفيذ نظام جديد لتمييز الأشخاص بالاعتماد على بصمة الإذن، وذلك عبر كشف المقاييس الحيوية والخصائص القوية للأذن باستخدام خوارزمية مقياس الميزة ثابتة التحويل (SIFT) وتصنيف هذه الخصائص وفق طرق التعلم العميق الاحتمالية للشبكة العصبية (PNN).
وعملت الرسالة على تحسين طريقة (SIFT) باستخدام الطريقة العنقودية الهرمية (HierarchicalCluster method)، وتصنيف خصائص الأذن باستخدام أساليب التعلم العميق PNN التي تمثل نوعاً من الأسس الإشعاعية لمشكلات التصنيف وتستند إلى قاعدة اتخاذ القرار Bayes الذي يساهم في تقليل الخطأ المتوقع في التصنيف.
وبينت الرسالة أن النظام الجديد يعمل على تصنيف الأشخاص بعد قراءة صورة الأذن الملونة التي تمت معالجتها مسبقاً، حيث تتكون هذه العملية من مجموعة مراحل تشمل الكشف عن الأذن وتحديد مكان وجودها في الصورة، وفصل المنطقة المهمة عن المناطق غير المرغوب فيها والتخلص من الضوضاء، وتوليد عينة من تدوير الصورة بزوايا مختلفة لاستخراج كل من الميزات المهمة والقيمة التي تنتج عن تطبيق الميزات الديناميكية.
وأوصت الرسالة بإجراء دراسات مستقبلية لبحث إمكانية استخدام المقاييس الحيوية المتعددة لشخص واحد، فضلاً عن ابتكار طرق أخرى لاستخراج الميزات القوية ومقارنتها مع الطريقة التي تم ابتكارها.
وتهدف الرسالة التي قدمتها الطالبة سارة سلمان قاسم، إلى تصميم وتنفيذ نظام جديد لتمييز الأشخاص بالاعتماد على بصمة الإذن، وذلك عبر كشف المقاييس الحيوية والخصائص القوية للأذن باستخدام خوارزمية مقياس الميزة ثابتة التحويل (SIFT) وتصنيف هذه الخصائص وفق طرق التعلم العميق الاحتمالية للشبكة العصبية (PNN).
وعملت الرسالة على تحسين طريقة (SIFT) باستخدام الطريقة العنقودية الهرمية (HierarchicalCluster method)، وتصنيف خصائص الأذن باستخدام أساليب التعلم العميق PNN التي تمثل نوعاً من الأسس الإشعاعية لمشكلات التصنيف وتستند إلى قاعدة اتخاذ القرار Bayes الذي يساهم في تقليل الخطأ المتوقع في التصنيف.
وبينت الرسالة أن النظام الجديد يعمل على تصنيف الأشخاص بعد قراءة صورة الأذن الملونة التي تمت معالجتها مسبقاً، حيث تتكون هذه العملية من مجموعة مراحل تشمل الكشف عن الأذن وتحديد مكان وجودها في الصورة، وفصل المنطقة المهمة عن المناطق غير المرغوب فيها والتخلص من الضوضاء، وتوليد عينة من تدوير الصورة بزوايا مختلفة لاستخراج كل من الميزات المهمة والقيمة التي تنتج عن تطبيق الميزات الديناميكية.
وأوصت الرسالة بإجراء دراسات مستقبلية لبحث إمكانية استخدام المقاييس الحيوية المتعددة لشخص واحد، فضلاً عن ابتكار طرق أخرى لاستخراج الميزات القوية ومقارنتها مع الطريقة التي تم ابتكارها.
