نظام الرسائل والاطاريح الجامعية/ المكتبة المركزية

صورة غلاف الرسالة/الاطروحة غير متوفرة
مشاهدة
لايوجد ملف
لايوجد ملف
العنوان باللغة العربية
منصة الرسائل والاطاريح: دمج الصفات البايومترية المتعددة للانسان بأستخدام تقنيات التعلم العميق - جامعة بابل
العنوان باللغة الانكليزية
Human Multi Biometric Fusion using Deep Learning Techniques
اسم الطالب باللغتين
حوراء عبدالكريم حسين - Hawraa Abed Al-kareem Hussain
اسم المشرف باللغتين
أ.د حوراء حسن عباس--Hawraa Hassan Abbas
الخلاصة
نظرًا لتزايد هجمات الانتحال بشكل كبير، يتم إجراء الكثير من الأبحاث حول أنظمة الأمان البيومترية. يهتم الباحثون أكثر بالقياسات الحيوية متعددة الوسائط لتوفير أمان أفضل باستخدام تطبيقات القياسات الحيوية. دمج القياسات الحيوية البشرية هو نهج يجمع بين طرائق القياسات الحيوية المتعددة لتعزيز دقة المصادقة وموثوقية أنظمة تحديد الهوية البشرية. تم تصميم نظام التعلم العميق للتعرف على الأشخاص باستخدام القياسات الحيوية للوجه وقزحية العين وبصمات الأصابع. تقوم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) التي تشكل بنية النظام باستخراج الميزات من الصور واستخدام مصنف Softmax لتصنيفها. تم اختبار العديد من أساليب الدمج لدمج نماذج CNN لفحص تأثيرها على أداء التعرف. ونتيجة لذلك، تم استخدام نهج الدمج على مستوى النقاط والميزات. بالإضافة إلى ذلك، يتم تنفيذ خوارزميات CNN (VGG16، وReseNet50، وMobilevNet، وDenseNet، وGoogleNet) لإنشاء أنظمة بيومترية أحادية الوجه وقزحية العين وبصمات الأصابع لمقارنة نتائجها وإثبات كفاءة وتفوق النظام متعدد الوسائط. يستخدم التدريب النموذجي والاختبار بالإضافة إلى تقييم النموذج مجموعة البيانات البيومترية الفعلية متعددة الوسائط SDUMLA-HMT التي يمكن الوصول إليها بشكل عام. باستخدام تقنية الدمج على مستوى الميزات، بلغت دقة النموذج المقترح 97.55%، ومع نهج الدمج على مستوى النتيجة، بلغت 99.37%، مما يتفوق بسهولة على الأساليب الحديثة الحالية، وفقًا للنتائج.
الفئة
المجموعة الطبية
الاختصاص باللغة العربية
الاختصاص باللغة الانكليزية
السنة الدراسية
2023
لغة الرسالة/الاطروحة
اللغة الانكليزية
الشهادة
ماجستير
رابط موقع (doi)
Open access
نعم