إكتشاف البصمات المشوهه بإستخدام الشبكات العصبيه

Abstract

المستخلص مشكلة تشوه البصمات هي أحد الأسباب الرئيسية لعدم تطابق البصمات ، و تؤثر هذه المشكلة على جميع تطبيقات التعرف على بصمات الأصابع ، مثل أنظمة التحقق من الأشخاص .قد يقوم المستخدمون الخبيثون بتشويه بصمات أصابعهم لإخفاء هويتهم وذلك للهرب من جرائم تم إرتكابها، في هذا البحث تم تطبيق طريقه (harlick) لإستخراج الميزات والتي تستخرج 10خواص مميزه من صورة البصمه ، ومن ثم تطبيق نموذج الشبكه العصبيه متعدده الطبقات بإستخدام خوارزمية الإنتشار الخلفي لتصنيف البصمات الى مشوهه او عاديه.قاعدة البيانات التي تم التطبيق عليها هي (Tsinghua Distorted Fingerprint database) والتي تحتوى على مجموعه من بصمات الأصابع المشوهه وغير مشوهه وعددها 640صوره. ومن نتائج البحث عند تطبيق خوارزمية الإنتشار الخلفي لتصنيف البصمات كانت نسبة الدقه%87 وذلك لعده أسباب منها تداخل البيانات (أى الصور) فقد يكون التشويه بسيطاً جداً بحيث يصعب تحديده أو لضعف جودة الصور .

ABSTRACT The problem of fingerprint distortion is one of the main reasons for the mismatch of fingerprints, and this problem affects all fingerprint identification applications, such as People verification systems. Malicious users may distort their fingerprints to hide their identity in order to escape crimes committed, in this research has been applied a (harlick) method to extract features that extract 10 distinct properties from the image of the fingerprint, and then apply the model of the multi-layer neural network using the algorithm of background spread to classify fingerprints to distorted or normal. The database that has been applied is Tsinghua Distorted Fingerprint database, which contains a collection of 640 distorted and undistorted fingerprints.One of the results of the search when applying the algorithm of background spread to classify fingerprints the accuracy rate was 87% for several reasons including overlapping data (i.e. images) may be distortion is very simple to be difficult to identify or for poor image quality.