دراسة طرق التعلم العميق للتعرف على بصمات الأصابع

تهدف أنظمة القياسات الحيوية إلى التعرف على الأفراد والتحقق من هويتهم بشكل موثوق باستخدام خصائص فيزيولوجية أو سلوكية. أظهرت الأنظمة التقليدية مثل استخدام بطاقات الوصول وكلمات المرور قيودًا مثل نسيان كلمات المرور، وسرقة البطاقات، وما إلى ذلك. كبديل، تقدم أنظمة القياسات الحيوية نفسها كنظم فعالة ذات موثوقية عالية بسبب الخصائص الفيزيولوجية لكل فرد. تركز هذه الورقة على طريقة تعلم عميقة للتعرف على بصمات الأصابع. تستخدم البنية الموصوفة مرحلة ما قبل المعالجة التي يتم فيها تمثيل الصور بالأبيض والأسود على نطاقات RGB ثم دمجها للحصول على صور ملونة. سيتم استخراج خصائص قوام بصمات الأصابع من الصور الملونة الناتجة. تُستخدم صور بصمات الأصابع بعد المعالجة المسبقة في نظام شبكة تلافيف عميقة لاتخاذ القرار. الطريقة قوية بدقة تزيد عن 99.43% و 99.53% مع المتغيرين densenet-201 و ResNet-50.