تكييف خوارزمية النحل مع مستخرج الأنماط الشامل لتحسين عملية المطابقة لبصمات الأصابع

Journal of engineering sciences and information technology Pub Date : 2024-03-30 DOI:10.26389/ajsrp.c210923

إبراهيم عمر الشامي, مرح باسم علي

{"title":"تكييف خوارزمية النحل مع مستخرج الأنماط الشامل لتحسين عملية المطابقة لبصمات الأصابع","authors":"إبراهيم عمر الشامي, مرح باسم علي","doi":"10.26389/ajsrp.c210923","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"تعتبر بصمات الأصابع معرف حيوي حاسم للتحقق من هويات الأفراد، خاصة في سياق تطوير أنظمة التعرف التلقائي على بصمات الأصابع. تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة لتعزيز دقة مطابقة بصمات الأصابع مع التخفيف في الوقت نفسه من معدل قبول الخطأ (FAR) ومعدل رفض الخطأ (RR) التحديات المتأصلة في الأساليب التقليدية للمطابقة. تقترح البحث نهجًا جديدًا، يدمج خوارزمية النحل المتكيفة مع استخراج نمط عالمي لتنقية عمليات مطابقة بصمات الأصابع. تركز هذه النهج بشكل خاص على ضبط النقطة المركزية والزاوية للانطباع المدروس. تم تقييم فعالية النهج المقترح باستخدام قاعدة بيانات FVC2004 القياسية. تظهر النتائج فعالية خوارزمية النحل، وهي تقنية ذكاء اصطناعي بارزة ضمن مجال ذكاء السرب، في تحقيق معدل مطابقة ملحوظ يبلغ 97.3%. يؤكد هذا النتيجة فعالية الخوارزمية مقارنة بالأساليب البديلة المستخدمة لأغراض مشابهة.","PeriodicalId":15747,"journal":{"name":"Journal of engineering sciences and information technology","volume":"53 9","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-03-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of engineering sciences and information technology","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26389/ajsrp.c210923","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

تعتبر بصمات الأصابع معرف حيوي حاسم للتحقق من هويات الأفراد، خاصة في سياق تطوير أنظمة التعرف التلقائي على بصمات الأصابع. تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة لتعزيز دقة مطابقة بصمات الأصابع مع التخفيف في الوقت نفسه من معدل قبول الخطأ (FAR) ومعدل رفض الخطأ (RR) التحديات المتأصلة في الأساليب التقليدية للمطابقة. تقترح البحث نهجًا جديدًا، يدمج خوارزمية النحل المتكيفة مع استخراج نمط عالمي لتنقية عمليات مطابقة بصمات الأصابع. تركز هذه النهج بشكل خاص على ضبط النقطة المركزية والزاوية للانطباع المدروس. تم تقييم فعالية النهج المقترح باستخدام قاعدة بيانات FVC2004 القياسية. تظهر النتائج فعالية خوارزمية النحل، وهي تقنية ذكاء اصطناعي بارزة ضمن مجال ذكاء السرب، في تحقيق معدل مطابقة ملحوظ يبلغ 97.3%. يؤكد هذا النتيجة فعالية الخوارزمية مقارنة بالأساليب البديلة المستخدمة لأغراض مشابهة.

查看原文

微信好友朋友圈 QQ好友复制链接

本刊更多论文

将蜜蜂算法应用于通用模式提取器，以优化指纹比对

指纹是验证个人身份的重要生物识别标志，尤其是在开发自动指纹识别系统的背景下。本研究解决了提高指纹匹配准确性的迫切需求，同时缓解了传统匹配方法固有的错误接受率（FAR）和拒绝率（RR）难题。本文提出了一种新方法，将自适应蜜蜂算法与全局模式提取相结合，以完善指纹匹配过程。这些方法特别侧重于调整所考虑的指纹中心点和角度。利用标准 FVC2004 数据库对所提出方法的有效性进行了评估。结果表明，蜜蜂算法（群集智能领域中一种著名的人工智能技术）的匹配率高达 97.3%。与用于类似目的的其他方法相比，这一结果证实了该算法的有效性。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文去求助

来源期刊

Journal of engineering sciences and information technology

自引率

0.00%

发文量