الفهرس 
IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 266 |  |  |
| | | from | 266 | | |
Abstract
تتكون معظم المنظومات الآلية للتعرف على بصمات الأصابع من المراحل الأساسية التالية: المرحلة الاولى وهى الحصول على صورة البصمة؛ مرحلة للمعالجة المبدئية للصور؛ مرحلة استخلاص السمات الأساسية للبصمة ومرحلة التصنيف والمضاهاة. وتواجه المنظومات الآلية للتعرف على بصمات الأصابع العديد من الصعوبات حيث يعتمد أداء هذه المنظومات بقدر كبير على مدى جودة صور البصمات التى يتم إدخالها للمنظومة والتى تتعرض بدورها للعديد من المؤثرات أثناء عملية أخذ الصور مثل التدهور والشوشرة أو وجود العرق والأتربة العالقة بسطح الجلد وغيرها لذا تتكون معظم منظومات التعرف الآلى على البصمات من مرحلة يتم فيها المعالجة المبدئية و التى تهدف إلى تحسين أداء المنظومة ككل في المراحل التالية. ويهدف هذا البحث الى تصميم منظومة بالحاسب للتعرف والتحقق من بصمات الأصابع ودراسة العوامل المختلفة التى تؤدى الى رفع كفاءة ودقة المنظومة. حيث يقدم طريقة مبسطة وسريعة لحساب حجم النافذة المستخدمة فى مختلف مراحل المعالجة لصورالبصمة. وقد لوحظ أن الكثير من العمليات المستخدمة لتحسين الجودة و إستخلاص السمات تعتمد على حجم النافذة المستخدم مثل عملية حساب الإتجاهات المحلية لمختلف أجزاء البصمة وقد تم تطوير طريقة مبسطة لحساب حجم النافذة تعتمد على المسافات البينية لخطوط البصمة والتى تتغير بتغير البصمة المدخلة للمنظومة. كما تم أيضا إقتراح تقنية للمعالجة المبدئية ودراسة أثر دمج تقنية المرشح المعكوس ومرشح جابور على المنظومة ككل من خلال رفع كفاءة التعرف والمضاهاه للمنظومة. تقترح الدراسة مجموعة من المرشحات الإتجاهية الشكلية (المورفولوجية) والتى تقوم بملئ الفراغات بين الخطوط وإزالة النقاط الزائدة وإزالة القطوع من الخطوط الممثلة للبصمة والتى تؤثر بشكل كبير على مرحلة إستخلاص السمات. ثم تتم بعد ذالك عملية إستخلاص السمات و تسجيلها. ثم تأتى المرحلة الأخيرة من المنظومة وهى عملية المضاهاة والتحقق. وقد تم تطبيق تقنية دمج البيانات لتحسين أداء المنظومة المقترحة عن طريق دمج نسبة التحقق للشخص من بصمتين لنفس الأصبع أو صورتين لبصمة الأصبع نفسة تم إدخال كل واحدة عن طريق جهاز مختلف. وقد تم اختبار أداء المنظومة الآلية المقترحة بإستخدم قاعدة البيانات القياسية FVC2000., DB3, DB2, DB1. و قد أوضحت النتائج أن دقة الأداء تعتمد على نوع المعالجة المبدئية للصورة. وقد تمت مقارنة الأداء باستخدام تقنيتين للمعالجة المبدئية هما : تقنية مرشحGabor مع الحجم الثابت للنوافذ و تقنية المرشح العكسي مع تقنية مرشحGabor و استخدام الحجم المتغير للنوافذ. و قد أظهرت النتائج أن استخدام الطريقة المقترحة في عملية المعالجة المبدئية للصور تزيد من النسبة المئوية للتعرف الصحيح للمنظومة. حيث أظهرت النتائج نسب جيدة عند المقارنة بإستخدام معامل مساواة الخطأ(Equal Error Rate) حيث وصلت النسبة إلى 3.1%,1.5%, 3.5%,5% لقواعد البيانات DB4, DB3, DB2, DB1 على الترتيب. وذالك عند إستخدام تقنية المعالجة المبدئية المقترحة مقارنة بالنسب 4.9%, 3.3%, 6%, 7.1% لقواعد البيانات DB4, DB3, DB2, DB1 على الترتيب, عند إستخدام مرشح Gabor فقط مع الحجم الثابت للنوافذ.