3d Finger Identification Using 3d Ridglet Neural Transformation

هذه المقالة تقدم طريقة جديدة مقترحة للتعرف على بصمات الأصـابع باسـتخدام تحويـل رجليت Ridglet الثلاثي الأبعاد. في المرحلة الأولى نعد بصمة الأصابع الثلاثية البعد بمنزلة رقم تعريف شخصي، ثم تقوم باستخلاص الخصائص المطلوبة باستخدام طريقة جديدة تعتمد على تحويل رجليت الثلاثي الأبعاد، و المستنتج من تحويل رجليت ثنائي البعد. في المرحلة الثانية نستخدم التعرف باستخدام الشبكات العصبونية لإنشاء قاعدة المعطيـات الضرورية لتدريب النظام، حيث نقوم باختبار النظام باستخدام خمسين بصمة أصابع مختلفة، حيث تبين النتائج أن النظام يعطي نتائج تعرف ممتازة (بالمقارنة بما هو مبين في [12]). باستخدام تجارب التقييم السابقة، يمكن التحقق من بصمة أصبع فـي ظـروف ضـجيجية، بضجيج يصل إلى نسبة %96 ،و برابط يصل إلى درجة 9 مع البصمة المدخلة.

This paper introduces, a proposed new identification method based on 3D Ridglet Transform. First phase, it considers the three dimensional fingerprint of human as a Personal Identification Number. Next, it produces the required features using the new proposed 3D Ridglet Transform. This transform is a generalization of adapted 2D Ridglet form. In the second phase we will consider the Back Propagation Neural Network authentication process, the evaluation tests of the proposed algorithm on a given database, for fifteen human Finger-Print, produce a perfect identification results (in comparison with [12]). Based on the evaluation test, we obtain that the authentication of the allowed Human Finger-Print on a noisy data, with a noise level up to 69% also with rotation of the input human Finger-Print up to 9 degree of rotation.