الأربعاء، 27 اذار 2019

تمت مناقشة طالب الدكتوراه ياسر عدنان جاسم من قسم الفيزياء عن اطروحته الموسومة

" التعرف على قزحية العين باستخدام التحليل المستقل والمكون الرئيسي "

بأشراف

الاستاذ الدكتور                               الاستاذ الدكتور

أياد عبد العزيز العاني                        ليث عبد العزيز العاني

تتلخص الدراسة بأن عملية التعرف على القزحية هي تكنولوجيا بيولوجية غير مستحدثة ولكون أنماطها المكانية مميزة ومستقرة فان القزحية تكون ملائمة جدًا لمعرفة البشر والتحقق من هويتهم.

في هذا العمل تم اختيارقاعدة البيانات CASIA-IrisV3i التي تحتوي على مجموعة من 2639 صورة للعين وبحجم  320 × 280 بيكسل. هذه الصور اخذت بكاميرا الأشعة تحت الحمراء حيث تحوي هذه الصور على الانعكاس المنظوري ، الرموش ، والجفون.

C #  و ASP.net هي اللغات التي تم تبنيها في هذا العمل والتي هي جزء من برنامج Visual Studio 2015.net. . تم اختيار قاعدة بيانات SQL Server 2014 الاحترافية لتخزين البيانات النهائية (الصور).

تم اعتماد فلتركاني (Canny) في الكشف عن الحافة  من بين العديد من مرشحات كشف الحافة التي تم اختبارها في هذا العمل كطريقة معالجة مسبقة لاستخراج شريط القزحية.

تم إجراء 42 اختبار تجريبي مع طريقة ال PCA بناءً على عدد الأعمدة وعدد المركبات. اما في طريقة ICA  تم إجراء 14 اختبار تجريبي بناءً على عدد الأعمدة ، هذا الاختبار التجريبي والمؤلف من 14 اختبارًا تم تقسيمة إلى مجموعتين من الاختبارات، 7 اختبارات تجريبيه مع مركبات ICA ، و 7 اختبارات تجريبيه مع مبيض  ICA. اما في أسلوب Gabor  فقد تم إجراء اختبار تجريبي واحد فقط.

استخدمت ثلاث طرق لاستخراج الميزات من صور القزحية وهي  تحليل المركبات غير المعتمدة (ICA) ،  تحليل المركبات الأساسية (PCA) و طريقة كابورGabor   

تم تطبيق مقياس المطابقة مسافة هامنك مع طريقة كابور بينما تم تطبيق المسافة الإقليدية مع طريقة PCA  و  ICA

أظهرت نتيجة المطابقة أن التعرف باستخدام ICA مع طريقة التبييض تحقق الحد الأقصى للتميز وبنسبة 97.3٪ مقارنة بالطريقتين الأخريين 90.3٪ و 93.9٪ في طريقة Gabor و PCA على التوالي.

حضر المناقشة بعض تدريسي القسم  وطلبة الدراسات العليا فيه .

ت.الخبر/امل النعيمي