TY - JOUR ID - TI - Iris Recognition Using Wavelet Transform and Artificial Neural Networks تمييز قزحية العين باستخدام التحويل الموجي والشبكات العصبية الاصطناعية AU - Hadeel N. Abdullah AU - Ahmed A. Abdullah PY - 2015 VL - 33 IS - 4 Part (A) Engineering SP - 877 EP - 888 JO - Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا SN - 16816900 24120758 AB - In this approach to get more accuracy of the iris recognition, is composed of many steps: capturing the iris image, determining the location of the iris boundaries, normalization, preprocessed using median filter to remove noise, using wavelet transform for two types of filter, Haar and Daubechies (db4), in order to extract the features and finally using the matching by artificial feed forward neural network with back propagation algorithm (FFBNN) for training and testing iris image. In this proposed system, two database systems are used. The first is CASIA database system (version 1.0) (Chinese Academy of Sciences Institute of Automation). And, the second is REAL database system by using real persons and each person takes many images for recognition through camera Mobile Type of Galaxy Note3. In CASIA System, the iris recognition rate for Haar filter was 84.2% and for Daubechies filter was 92.8%, while in Real system, the iris recognition rate for Haar filter was 90% and for Daubechies filter was 98.7%, this means the Daubechies filter was the best in time and error from the Haar filter. Finally, this system is efficient, because the performance measurement of FAR was 0%. The results and the experiments were implemented by P4 computer and the software package MATLAB (R2011a).

في هذا البحث تم اقتراح طريقة للحصول على تمييز لقزحية العين بدقة كبيرة وهذه الطريقة تتضمن عدة خطوات. التقاط صورة قزحية العين، وتحديد مكان وجود حدود القزحية، التطبيع، المعالجة باستخدام فلتر متوسط لإزالة الضوضاء, استخدام التحويل الموجي لنوعين من المرشحات (هار و دوبشيز) من اجل استخلاص الميزات واخيرا مرحلة المطابقة باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية ذات التعويض الامامي مع الانتشار الخلفي من اجل تدريب واختبار صور القزحية. في هذا النظام المقترح، تم استخدام اثنين من نظم قواعد البيانات، الأول نظام قاعدة بيانات CASIA (الإصدار 1.0) والثاني نظام قاعدة البيانات الحقيقية عن طريق التقاط العديد من الصور لكل شخص باستخدام كاميرا الجوال من نوع غالاكسي NOTE3. في نظام كاسيا معدل تميز القزحية للفلتر هار كان 84.2% وللفلتر دوبشيز كان 92.8%. اما في النظام الحقيقي فان معدل التميز للفلتر هار كان 90% وللفلتر دوبشيز كان 98.7%, هذا يعني ان الفلتر دوبشيز كان الافضل في النتائج من الفلتر هار. اخيرا هذا النظام كفوء لان قياس الاداء عن طريق نسبة القبول الخاطئة كانت 0٪. النتائج و التجارب نفذت باستخدام حاسبة نوع بانتيوم4 ، و البرامج كتبت باستخدام الماتلاب (R2011a). ER -