Do you want to publish a course? Click here

Identify people through an off-angle iris image using the eigenvalues

التعرف على الأشخاص من خلال صورة مع زاوية لقزحية العين (Off-Angle Iris) باستخدام القيم الذاتية

1184   0   31   0 ( 0 )
 Publication date 2017
and research's language is العربية
 Created by Shamra Editor




Ask ChatGPT about the research

This paper presents a new technique to extract the features of a common case of images of the iris called off-angle iris which taken for persons identification system. The main problem when using biological iris measurements to identify the persons is the difficulty of identifying and extracting features of the iris. This problem increasing when dealing with off-angle iris and it leading to decrease system accuracy and increase system rate error.


Artificial intelligence review:
Research summary
يقدم هذا البحث تقنية جديدة لاستخلاص ميزات قزحية العين في نظام التعرف على الأشخاص باستخدام صور قزحية العين المأخوذة في بيئات غير مثالية، وبالتحديد الصور التي تصنع زاوية مع القزحية (off-angle iris). تعتمد التقنية الجديدة على منهجية جديدة تتعامل مع الصورة كما هي بدون عمليات التحويل، وتتضمن خوارزمية جديدة لاستخلاص ميزات القزحية من خلال تبديل نقاط البؤبؤ بالنقاط الأكثر تميزاً من القزحية اعتماداً على الإحصائيات الحيوية للعين البشرية. تم تدريب واختبار التقنية على قاعدة بيانات (ICE-2005) باستخدام بيئة الماتلاب، وأظهرت النتائج كفاءة التقنية وارتفاع دقة قرارات النظام وانخفاض معدل القبول الزائف. تؤكد النتائج أن التقنية تكيّفية وتستفيد من تحليل البيانات والإحصائيات الحيوية لتحسين الأداء.
Critical review
دراسة نقدية: على الرغم من أن البحث يقدم تقنية مبتكرة ومهمة في مجال التعرف على الأشخاص باستخدام قزحية العين، إلا أن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، كان من الممكن أن يتضمن البحث مقارنة أكثر تفصيلية مع التقنيات الأخرى الموجودة لتوضيح الفروق بشكل أوضح. ثانياً، لم يتم التطرق بشكل كافٍ إلى تأثير العوامل البيئية الأخرى مثل الإضاءة وجودة الكاميرا على أداء النظام. ثالثاً، يمكن أن يكون هناك حاجة لمزيد من الاختبارات على قواعد بيانات أكبر وأكثر تنوعاً لضمان تعميم النتائج. وأخيراً، كان من المفيد تضمين بعض التوصيات العملية لتطبيق التقنية في الأنظمة الحقيقية.
Questions related to the research
  1. ما هي المشكلة الأساسية التي يعالجها البحث؟

    المشكلة الأساسية هي صعوبة تحديد واستخلاص ميزات القزحية من الصور التي تصنع زاوية مع القزحية (off-angle iris) مما يؤدي إلى نقصان دقة نظام التعرف وزيادة أخطاءه.

  2. ما هي قاعدة البيانات المستخدمة في البحث؟

    تم استخدام قاعدة بيانات (ICE-2005) التي تحتوي على صور قزحية مع زاوية.

  3. ما هي النتائج الرئيسية التي توصل إليها البحث؟

    أظهرت النتائج كفاءة التقنية الجديدة وارتفاع دقة قرارات النظام وانخفاض معدل القبول الزائف، وأكدت على أن التقنية تكيّفية وقادرة على التعامل مع الصور المأخوذة في بيئات غير مثالية.

  4. ما هي التوصيات التي يقدمها البحث لتطبيق التقنية في الأنظمة الحقيقية؟

    البحث يفتح آفاقاً جديدة لأبحاث تتعلق ببناء نظام تمييز الأشخاص المعتمد على القياسات الحيوية في بيئات غير مثالية، ويوصي بإجراء الدراسات الإحصائية على المجتمع السوري للحصول على القياسات الحيوية الدقيقة.


References used
Mcdonald J, 2008- Hand Book of Biological Statistic. Sparky House Publishing Baltimore, Maryland, 291p
Bass M, Decusatis C, Enoch J, Lakshminarayanan V, 2009- Handbook of Optics, Volume I: Geometrical and Physical Optics, Polarized Light, Components and Instruments. McGraw-Hill Professional, 3rd Ed, 1248p
Abhyankar A, Hornak L, Schuckers S, 2010 Pattern Recognition A novel biorthogonal wavelet network system for off-angle iris recognition, Vol. 43, Issue 3, pp. 987–1007
rate research

Read More

The study suggests designing a weighting model for iris features and selection of the best ones to show the effect of weighting and selection process on system performance. The search introduces a new weighting and fusion algorithm depends on the i nter and intra class differences and the fuzzy logic. The output of the algorithm is the feature’s weight of the selected features. The designed system consists of four stages which are iris segmentation, feature extraction, feature weighting_selection_fusion model implementation and recognition. System suggests using region descriptors for defining the center and radius of iris region, then the iris is cropped and transformed into the polar coordinates via rotation and selection of radius-size pixels of fixed window from center to circumference. Feature extraction stage is done by wavelet vertical details and the statistical metrics of 1st and 2nd derivative of normalized iris image. At weighting and fusion step the best features are selected and fused for classification stage which is done by distance classifier. The algorithm is applied on CASIA database which consists of iris images related to 250 persons. It achieved 100% segmentation precision and 98.7% recognition rate. The results show that segmentation algorithm is robust against illumination and rotation variations and occlusion by eye lash and lid, and the weighting_selection_fusion algorithm enhances the system performance.
The research presents a design for an automated checking system for students. The system takes a picture of the student, then it extracts his/her basic facial features. The network was trained using the reverse spreading algorithm. If a training da tabase is generated for each student consisting of 15 training samples contained of the necessary facial expressions to identify the student for one time at the beginning of the semester, then the neural network will be trained on students database to obtain a trained neural network able to identify the students of each category depending on their physical appearance. That will result in knowing who attends and who does not attend the session. The system designed for this purpose was supplied with the trained network. The system provides the possibility of automated checking for students according to the content of the study giving the alarm in case of the existence of the picture of a student who does not belong to the same group.
The robotic manipulator's control process involves many engineering challenges from mechanical design phase to the phase of programming. The inverse kinematics problem is one of the most difficult challenges, as it requires determining the angles of joints for a desired position of the end-effector, the difficulty of this problem comes from the none linearity and the possibility of multiple solutions or lack of solutions in some cases. Many solutions were proposed to solve the issue of inverse kinematics; analytically and numerically in addition to the solutions which based on artificial intelligence. In this research the solution of inverse kinematics using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System was discussed and amendments were proposed and indicated their usefulness.
Personal identification based on handprint has been gaining more attention with the increasing needs of high level of security. In this study a novel approach for human recognition based on handprint is proposed. Wavelet transform was used to extra ct features presented in the palm image based on wavelet zero-crossing method. Firstly the wavelet transform of the whole palm image at the fourth level was worked out, which results in four matrices; three of them are detail matrices (i.e., horizontal, vertical and diagonal) as well as one approximation matrix. Throughout this study, only the detail matrices were used because the required information (i.e., hand lines and curves) is included in those matrices. Sixteen features were extracted from each detail matrix, and then arranged in one vector. Consequently, for each palm sample a feature vector consisting of 48 input features of the used neural network was obtained. For this purpose, a database consisting of 400 palm images belonging to 40 people at the rate of 10 images per person was built. Practical tests outcome showed that the designed system successfully indentified 91.36% of the tested images.
comments
Fetching comments Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا