التعرف على الأفراد من خلال بصمة الأذن باستخدام خوارزمية LDA

Abstract

ملخص البحث : أهتم هذا البحث بأحدي مجالات المقاييس الحيوية (البيولوجية) وهو التعرف علي الأشخاص من خلال بصمة الأذن (الشكل الخارجي للأذن ) لكل شخص , ولقد تم اختيار هذا المجال من مجالات المقاييس الحيوية أولاً لتفرد شكل صيوان الأذن لدي الإنسان من شخص لأخر فلا يمكن أن تتشابه تلك البصمة بين أي شخصين أبدا حتى التوائم المتطابقة كما أشارت لذلك بعض الدراسات السابقة,ثانيا قد يصعب في بعض الأحيان مثلا الحصول علي صورة الوجه أو بصمة الأصبع نسبة لارتداء المجرمين قفازات أو جوارب لكن عادة ما يحاول المجرم إلصاق أذنه بالنافذة أو الباب ليتحسس هل يوجد شخص بالداخل أم لا مما يساعد في الحصول علي بصمة أذنه ومن ثم يتم التعرف علية ,كما وان بيانات بصمة الأذن يتم جمعها بسهولة مقارنه مع تقنيات أخري مثل بصمة الأصبع أو شبكية العين التي يكون عليها قيود مختلفة تزيد من صعوبة جمع البيانات ,كذلك من الأسباب التي أدت إلي دراسة هذا المجال هو قلة الدارسات السابقة في هذا المجال .وتبعا لذلك نجد أن أنظمة التعرف علي الأشخاص من خلال بصمة الأذن لها مراحل تمر بها وهي تجميع الصور الخاصة بشكل الأذن للأشخاص المتعاملين مع النظام سواء لتخزينها في البداية أو للتعرف عليهم بعد ذلك تأتي المرحلة الثانية هي مرحلة ما قبل التشغيل وهي إجراء بعض التعديلات علي صورة الأذن الملتقطة وذلك لتحديد مكان الشكل الخارجي للأذن ومن ثم تحويلها إلي اللون الرمادي لتفادي تأثيرات الإضاءة علي صور الأذن ومن ثم تغير حجم الصور إلي حجم مناسب وثابت لكل الصور ,أما المرحلة التالية هي استخراج المعالم المميزة لشكل الأذن باستخدام بعض المحولات التي تستطيع استخراج هذه المعالم وترجمتها إلي معاملات يمكن استخدامها بعد ذلك في مرحلة إجراء المقارنات , المرحلة الأخيرة من النظام وهي التعرف علي الأشخاص من خلال بصمة أذنهم هي مرحلة التحديد والإثبات وفي هذه المرحلة يتم معالجه المعالم المستخرجة من صورة صيوان الأذن للشخص المراد التعرف عليه بجميع المعالم المخزنة بقاعدة البيانات بالنظام للتأكد من هوية هذا الشخص .تناول البحث تقديم نظام التعرف علي الأشخاص من خلال بصمة الأذن عن طريق التحليل التمييزي الخطي ولقد تم تدريب وتصنيف النظام باستخدام خوارزمية LDA والتي تتميز بتصنيف مجموعه من الأشياء علي شكل مجموعات وهذه المجموعات تقوم بملاحظه مجموعة من الملامح التي تصف الشيء , وتتميز بإيجاد العلاقة التي تزيد الاختلافات في الأبعاد لبيانات الصورة من مختلف الأصناف , والاختلافات بين الصور في نفس الصنف والتي تكون أقل . و لقد تم تدريب النظام مرتين الأولي :علي قاعدة البيانات القياسيةIIT Delhi Ear Database) ) والتي بها (108) شكل أذن ل(18) شخص وكل شخص له( 6 )صور كعينات مختلة, واستطاع هذا النموذج أن يثبت كفاءة عاليه في عملية تصنيف الأنماط . وقد أعطي نتائج جيدة بنسبه وصلت إلي 60.2%.أما الثانية علي قاعدة بيانات من إنشاء الباحث بنسبة وصلت إلي 32% Abstract: this research in one of the areas of biometrics (biological) which identify people through fingerprint ear (exterior of the ear) for each person, and has bee chosen this area of biometrics first uniqueness to form the ear in humans’ from one person to another can not be similar to those footprint between any two people

XII

never even identical twins also noted that some previous studies, Secondly, it may be difficult in some cases, for example to get a picture of the face or fingerprint proportion to wear criminals gloves or socks but usually tries criminal glued his ear window or door to fumbles Is there someone inside or not, which helps in getting his ear tag and then be recognized as the ear and fingerprint data is collected easily compared with other techniques such as fingerprint or retina, which have different restrictions make it more difficult to collect data, as well as the reasons that led to the study this area is the lack of female students earlier in this area. Accordingly, we find that systems identify people through fingerprint ear its stages pass out a compilation of images in the ear of the people who deal with the system, whether to store them at the beginning or to get to know them after that comes the second stage is preoperational stage is make some adjustments in the image of the ear captured so as to locate the exterior of the ear and then converted to gray to avoid lighting effects to images ear and then change the size of images to an appropriate size and fixed all pictures, the next stage is to extract distinctive features of the shape of the ear using some adapters that can extract these features and translated into transactions can then be used in the process of making comparisons, the final phase of the system is to identify the people through fingerprint permission is the identification phase and proof at this stage are processed landmarks extracted from image flap the ear of the person to be identified with all parameters stored database system to make sure of the identity of this person. discussion dealt with providing recognition system people through fingerprint ear through analysis discriminatory linear and has been training and classification system using an algorithm LDA characterized by classifying a set of things in groups These groups are observing a group of features that describe the thing, finding a relationship characterized by more than differences in the dimensions of the image data of different varieties, and the differences between the images in the same category and that are less. And I've been training system twice initial: Ali standard database IIT Delhi Ear Database)) and that the (108) form authorized for (18) people and everyone has (6) Photos samples, flawed, could this form to prove highly efficient in the process of classifying patterns . May give good results by up to 60.2%. The second database created by researcher and reached 32%