كلية علوم الحاسوب وتقانة المعلومات
Permanent URI for this communityhttps://repository.neelain.edu.sd/handle/123456789/485
Browse
Item Verification of the individual by palm veins using the nearest neighbour algorithm (KNN)(ALNEELAIN UNIVERSITY, 2020-12) Entssar Abd Elbagi Elhussain Mohammedالمستخلص تعرف القياسات الحيوية على أنها تحديد الأشخاص حسب خصائصهم الفسيولوجية ، مثل نمط القزحية وبصمات الأصابع والوجه وهندسة اليد ، أو من خلال بعض جوانب سلوكهم ، مثل الصوت والتوقيع والإيماءات ،كروت الإئتمان حيث تواجه هذه الوسائل بالضياع والتزييف والنسيان لذلك كان التوجه نحو تطوير نظم قائمة على القياسات الحيوية للإنسان خلال العقود القليلة الماضية وكانت قد مثلت نجاحا منقطع النظير. في الآونة الأخيرة إتجه الباحثين نحو احد تقنيات القياسات الحيوية وهو نمط أوردة الكف. نمط أوردة الكف هو هيكل التوزيع المادي للأوعية الدموية تحت جلد الشخص، حيث ان أوعية الكف تبقى في نفس الموقع طوال الحياة ونمطه فريد لا يتكرر حتى عند التوأم. مشكلة ابحث تكمن فى الاستخدام الواسع للشبكات والتعامل مع البينات والخوف من وصول من لا حق لهم فى الوصول التوصل الى بيانات شخص اخر كان لابد من ظهور تقنيات تعمل على حماية الكم الهائل هذه البينات. الهدف من البحث تطوير نظام للتحقق من الفرد باستخدام تقنية أوردة الكف و خوارزمية الجار الاقرب فى عملية التعرف على نمط الأوردة وكواحدة من خوارزميات التصنيف والتعرف على تقنية أوردة الكف كواحدة من تقنيات القياسات الحيوية . المنهجية البحث عبارة عن الاوراق العملية والمراجع والانترنت كما تم استخدام الماتلاب لتصميم النظام. ) قاعدة البيانات التى تحتوى على مجموعة من صور أوردة الكف التى تم اخدها عن طريق كاميرا CIE( حساسة تعمل تحت الاشعة الحمراء التى تعمل على اظهار الأوردة . ويشمل النظام المطور المعالجة الأولية التي تحتوي على خطوات لتوضوح الصورة الوريدية ، تحضير البيانات وتحديد نسب بيانات التدريب حيث تمت عمليات التدريب بنسب (%50-60%-%70-80%) ، عملية التصنيف والتى تم فيها استخدام خوارزمية الجار الاقرب والتى اسفرت عن نتائج مختلفة بإختلاف نسب بيانات التدريب،حيث أوضحت ان اقل قبول خاطئ مع اكبر نسبة تدريب للبينات والتى كانت فى حالة نسبة التدريب 80% من قاعدة البيانات حيث كانت النتيجة % 10.6عبارة عن قبول خاطئ ( FRR)و89.6% قبول صحيح (TAR) . بعد الوقوف على نتائج البحث يمكن القول ان تقنية أوردة الكف من التقنيات التى تساعد على زيادة امن المعلومات لما لها من سمات لا تتوفر فى التقنيات الاخرى ،يمكن استخدامها فى مداخل المؤسسات واجهزة الصراف الالى. Abstract Biometrics are defined as identifying people according to their physiological characteristics, such as the pattern of the iris, fingerprints, face and hand geometry, or through some aspects of their behavior, such as voice, signature and gestures, credit cards where these means are faced with loss, forgery, and forgetfulness, so the trend has been to develop systems based on measurements Vital to man during the past few decades and it has been an unparalleled success. Recently, researchers have moved towards one of the biometrics techniques, the palm vein pattern. The palm vein pattern is the structure of the physical distribution of blood vessels under a person's skin, as the palm vessels remain in the same location throughout life and their unique pattern is not repeated even when the twins. With the widespread use of networks, dealing with data, and fear of access by those who have no right to access, access to data of another person, it was necessary to develop technologies that protect the vast amount of these data. The aim of the research is to develop a system to verify the individual using the technique of palm veins and the closest neighbor algorithm in the process of identifying the pattern of veins and as one of the classification algorithms and identify the technique of palm veins as one of the biometrics techniques. he information was obtained from the working papers, references and the internet, and the matlab was used to design the system. The database (CIE) contains a set of vein images that were taken by a sensitive camera that works under the infrared to show the vein. The developed system includes the initial treatment that contains steps to clarify the venous image, prepare the data and specify the proportions of the training data where the training operations were carried out at rates (50-60% - 70-80%), the classification process in which the nearest neighbor algorithm was used which resulted in Different results, according to the different training data ratios, where they showed that the lowest False Rejection Rate (FRR) with the largest training rate for the data, which was in the case of training 80% of the database so the result was 10.6% FRR and 89.6 of CRR or TAR. After examining the results of the research, we can say that the technique of palm veins is one of the techniques that help to increase information security because of its features that are not available in other technologies, it can be used at the entrances to institutions and ATMs.