ناقشت رسالة الماجستير في كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات بجامعة القادسية والموسومة
(التعرف على الهوية باستعمال صور مفصل الإصبع ثلاثية الابعاد) لطالبة الماجستير دعاء حامد مهدي بإشراف
أ.م.د. علي محسن محمد على قاعة الدكتور محمد عباس الجبوري.
هدفت الرسالة الى التعرف على مفصل الإصبع باعتبارها تقنية بيومترية ناشئة حظيت باهتمام كبير في السنوات القريبة الماضية لدقّتها العالية وموثوقيّتها في تحديد الأفراد فمفصل الاصبع ثلاثي الابعاد تعدّ ميزة فريدة يمكن تحديد الهوية عن طريقها، كبصمات الأصابع أوالتعرف
على الوجه وتعمل تقنية التعرف على مفصل الإصبع على تجاعيد ومنحنيات وتستعمل خوارزميات الكمبيوتر لإنشاء نموذج بيولوجي يمكن استعماله لأغراض التعرف على الأشخاص جدير بالذكر إن هذه التكنولوجيا لها شعبية لأنها غير مُكلفة وسهلة الاستعمال، ويمكن أن توفر مستوى عالٍ من الأمان لأنظمة تحديد الهوية الشخصية في عصر التكنولوجيا الحالي، فالأمن ذو أولوية قصوى إن تقنية التعرف على مفصل الإصبع ذات قدرة تجعلها تصبح أداة قيّمة في مختلف الصناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والحكومة الإلكترونية لضمانها التحديد الدقيق والآمن للأفراد.
بينت الرسالة دراسة وشرح استعمال التقنيات الحديثة في الذكاء الإصطناعي بهدف التعرف على مفصل الإصبع وبناءً عليه، تم تطوير نظام يعتمد هذه التقنيات ويختبرها بناءً على مجموعة بيانات حقيقية كقاعدة بيانات الصور التابعة لجامعة هونغ كونغ للفنون التطبيقية (HKPU) وتتم قراءة مجموعة البيانات هذه ومعالجتها بشكل صحيح لجعلها مناسبة للمراحل التالية، ويستعمل فلتر CLAHE .
ويمكن تقسيم الأنظمة المُطَوَرة في هذا العمل إلى ثلاثة أجزاء، يتضمن الجزء الأول تصميمات CNN جديدة يتم تدريبها باستعمال خصائص مختلفة كاستخراج الميزات
من الصور وتصنيفها،تم تطوير النماذج بشكل أكبر مع زيادة البيانات، لجعل النموذج أكثر دقة وقوة، أما في الجزء الثاني فيتم استعمال نهج جديد أيضًا لفحص
أدائه على مجموعة البيانات المستعملة، وتم تصميم نموذج (Autoencoder) وتدريبه على مجموعة البيانات.
أظهرت النتائج التي تم الحصول عليها لكل من الدقة والتعقيد الزمني أداءً واعدًا، وتمّ الحصول على نتائج من كل من نموذج CNN الثاني، و Autoencoder أفضل من النتائج التي حصل عليها باحثون آخرون في قاعدة بيانات الصور اليدوية ثلاثية الأبعاد / ثنائية الأبعاد في جامعة هونغ كونغ للفنون التطبيقية.
