TY - JOUR ID - TI - Iris Feature Reduction Using Bottleneck Neural Network تقليل صفات قزحية العين بأستخدام شبكة عنق الزجاجة AU - Safana Hyder Abbas سفانة حيدر عباس AU - Eman Abdulmunem ايمان عبد المنعم PY - 2018 VL - 9 IS - 2 اللغة الانكليزية SP - 194 EP - 205 JO - Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات SN - 19948638 26640600 AB - The human iris is one of the best biometric features in the human body for pattern recognition due to its stability, invariant and distinctive features for personal identification. The proposed Iris Recognition System (IRS) is consisting of four major fundamental stages: image preprocessing, feature extraction, feature reduction and image pattern recognition. In the third stage the Bottleneck Neural Network (BNN) is used as a reduction algorithm which gives the reduced iris feature set that is recognized with Support Vector Machine (SVM) algorithm. The accuracy of using BNN with SVM is increased from (67%- 100%) for variable number of persons (10-100).

قزحية العين هي احد احسن الميزات البويومترية (الحيوية) في جسم الانسان والتي تستخدم في تميز الانماط بسبب استقراريتها، ثباتها وتميزها في تحديد هوية الانسان. نظام تميزقزحية العين (IRS) المقترح يتكون من اربعة مراحل رئيسية: معالجة الصورة، استخلاص الصفات، تقليص الصفات وتمييز انماط الصورة. في المرحلة الثالثة تم استخدام تقنية شبكة عصبية اصطناعية تحت الاشراف والمسماة شبكة عنق الزجاجة (BNN) كخوارزمية تقليص لتعطي مجموعة صفات العين المقلصة والتي سيتم تمييزها باستخدام خوارزمية SVM . الدقة التي تم الحصول عليها باستخدام BNNمع SVM زادت من (%67 الى %100 ). ER -