فهرست مقالات Biometrics

• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  1 - Eye Gaze Detection Based on Learning Automata by Using SURF Descriptor
  Hassan Farsi Reza Nasiripour Sajad Mohammadzadeh
  10.7508/jist.2018.21.006
  In the last decade, eye gaze detection system is one of the most important areas in image processing and computer vision. The performance of eye gaze detection system depends on iris detection and recognition (IR). Iris recognition is very important role for person iden چکیده کامل

  In the last decade, eye gaze detection system is one of the most important areas in image processing and computer vision. The performance of eye gaze detection system depends on iris detection and recognition (IR). Iris recognition is very important role for person identification. The aim of this paper is to achieve higher recognition rate compared to learning automata based methods. Usually, iris retrieval based systems consist of several parts as follows: pre-processing, iris detection, normalization, feature extraction and classification which are captured from eye region. In this paper, a new method without normalization step is proposed. Meanwhile, Speeded up Robust Features (SURF) descriptor is used to extract features of iris images. The descriptor of each iris image creates a vector with 64 dimensions. For classification step, learning automata classifier is applied. The proposed method is tested on three known iris databases; UBIRIS, MMU and UPOL database. The proposed method results in recognition rate of 100% for UBIRIS and UPOL databases and 99.86% for MMU iris database. Also, EER rate of the proposed method for UBIRIS, UPOL and MMU iris database are 0.00%, 0.00% and 0.008%, respectively. Experimental results show that the proposed learning automata classifier results in minimum classification error, and improves precision and computation time. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  2 - ارائه یک روش ترتیبی پویا بر اساس یادگیری عمیق به منظور بهبود کارایی سیستم‌های تطبیق بیومتریکی مبتنی بر کارت هوشمند
  محمد صبری محمد شهرام معین فربد رزازی
  امروزه با افزایش تهدیداتی نظیر تروریسم و جرایم سایبری، فرایند تصدیق هویت افراد اهمیت چشم‌گیری یافته و متضمن امنیت ملی یک کشور تلقی می‌گردد. در این پژوهش، یک روش ترتیبی بر اساس یادگیری عمیق جهت مدیریت پویای جریان الگوریتم سیستم‌های تصدیق هویت چند بیومتریکی ارائه شده است. چکیده کامل

  امروزه با افزایش تهدیداتی نظیر تروریسم و جرایم سایبری، فرایند تصدیق هویت افراد اهمیت چشم‌گیری یافته و متضمن امنیت ملی یک کشور تلقی می‌گردد. در این پژوهش، یک روش ترتیبی بر اساس یادگیری عمیق جهت مدیریت پویای جریان الگوریتم سیستم‌های تصدیق هویت چند بیومتریکی ارائه شده است. روش پیشنهادی دارای این مزیت است که معیارهای ویژگی به صورت ضمنی و اتوماتیک توسط یک شبکه عمیق با معماری انتها به انتها استخراج می‌گردند. یک سیستم تصدیق هویت چند بیومتریکی شامل دو انگشت و چهره مبتنی بر روش پیشنهادی نیز پیاده‌سازی گردیده است. بر طبق نتایج، در مجموع تصدیق هویت برای 42/91% موارد بر اساس اثر انگشت انجام شده و فقط برای 58/8% موارد نیاز به استفاده از مشخصه چهره بوده است. این در حالی است که روش پیشنهادی نسبت به انگشت اول و دوم به ترتیب 35 و 30% دقت بالاتری نیز داشته است. دستاوردهای این پژوهش می‌تواند نقش مهمی در مقبولیت و موفقیت پروژه‌های عملیاتی و میزان اثربخشی آنها در فرایند تصدیق هویت داشته باشد زیرا از یک طرف دارای دقت بیشتری بوده و از طرف دیگر منجر به کاهش هزینه یعنی زمان مورد نیاز برای فرایند اخذ و تطبیق گردیده که باعث می‌شود هم‌زمان رضایتمندی خدمت‎گیرنده و امنیت خدمت‎دهنده فراهم آید. پرونده مقاله