الفهرس 
IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 161 |  |  |
| | | from | 161 | | |
Abstract
يعتبر استخدام المقاييس الحيوية من ابرز تقنيات العلوم الحديثة للتعرف على الاشخاص وتعتبر لدى الباحثين من اكثر التقنيات من حيث الدقة والثقة والقوة وهي تستخدم من قبل الباحثين في مجال أمن المعلومات والادلة الجنائية . واستخدمت المقاييس الحيوية الاحادية مثل ( بصمة الاصابع ، الوجه ، قزحية العين ، بصمة وريد الاصبع) . وتعاني انظمة المقاييس الحيوية الاحادية هذه من عدة مشاكل منها (القرصنة ، التزوير ، نسبة خطأ كبيرة غير مقبولة ، عدم الشمولية ) وللتغلب على هذه المشاكل ظهرت الحاجة الى دمج اكثر من سمة من السمات الشخصية المختلفة للفرد وهذا ما يسمى ( المقاييس الحيوية المتعددة ) والاندماج بين هذة السمات الشخصية للفرد يكون بواسطة تقنيات الانصهار وهي الانصهار في مستوى الـسمات (Feature Level) ومستوى الانصهار في مستوى الـ (Score Level) والانصهار في مستوى القرار (decision level ) . اهتمت هذه الرسالة في بناء قاعدة للباحثين الذي يرغبون البحث والتطوير في مجال استخدام المقاييس الحيوية للتعرف على الافراد من خلال تقديم دراسة مقارنة للمقاييس الحيوية الاكثر استخداما مثل بصمات الاصابع والوجه وقزحية العين وبصمة وريد الاصبع حيث تم الدمج والانصهار فيما بينها كل على حده ومن ثم المقارنة بينها وتمت المقارنة على مستويين : اولا : عندما تكون البيانات متجانسة اي المقاييس الحيوية تعود لنفس الشخص وقد استخدمت قاعدة البيانات SDUMLA-HMT وتمت المقارنة في مستويين مستوى السمات (Feature Level) ومستوى الـ (Score Level) ثانيا : عندما تكون البيانات غير متجانسة وقد تم استخدام 106 صورة للوجه من قاعدة البيانات CASIA-FACEV5 وانصهارها مع بيانات مقاييس حيوية من قاعدة البيانات الاولى SDUMLA-HMT والدمج في المستويين السابقين (Feature Level) و (Score Level) . وقد توصلت الدراسة الى النتائج التالية من من خلال تنفيذ تجربتين على البيانات المتجانسة والبيانات الغير المتجانسة للمقاييس الحيوية المتعددة في التعرف على الاشخاص وتبين : بصورة عامة دمج المقاييس الحيوية المتجانسة تعطي دقة تعرف وكفاءة عالية عند مقارنتها مع البيانات الغير متجانسة . كذلك دمج المقاييس الحيوية في مستوى السمات (Feature level fusion) للدمج له دقة تعرف عالية وكفاءة مقارنة مع مستوى الدمج في درجة التطابق (Score level fusion). تبين ان قزحية العين لها دقة تعرف عالية بلغت 95.4% عند التعرف باستخدام مقياس حيوي وحيد وفي حالة استخدام اكثر من مقياس حيوي تبين ان دمج قزحية العين مع الوجه في مستوى السمات يعطي دقة تعرف عالية 98% وكفاءة مقارنة مع بقية الدمج في المقاييس الحيوية .