التعرف على بصمات الأصابع هي تقنية بيومترية مستخدمة على نطاق واسع لتحديد الهوية الشخصية. حيث إنها تنطوي على استخدام صورة الخطوط و التموجات على أطراف أصابع الفرد. يتم التقاط الصورة باستخدام ماسح بصمات الأصابع ثم معالجتها لاستخراج الميزات الرئيسية الفريدة لهذا الفرد. ثم تتم مقارنة هذه الميزات بقاعدة بيانات لبصمات الأصابع المعروفة لتحديد هوية الفرد. يمكن استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية ANNs لأتمتة عملية استخراج الميزات وتحديدها ، مما يجعلها أسرع وأكثر دقة.
الشبكات العصبية الاصطناعية ANNs هي تقنية قوية للتعلم الآلي أحدثت ثورة في مجال التعرف على الأنماط. تم تصميمها على غرار بنية الدماغ البشري وهي قادرة على التعرف على الأنماط المعقدة في البيانات. أحد تطبيقات الشبكات العصبية الاصطناعية هو مجال القياسات الحيوية ، حيث يمكن استخدامها لاكتشاف وتحديد بصمات الأصابع.
خطوات إستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لاكتشاف بصمات الأصابع
فيما يلي خطوات استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لاكتشاف بصمات الأصابع:
الخطوة الأولى: جمع البيانات
تتمثل هذه الخطوة في جمع مجموعة بيانات كبيرة من صور بصمات الأصابع. يجب أن تتضمن مجموعة البيانات صورًا لأنواع مختلفة من بصمات الأصابع ومن أفراد مختلفين.
الخطوة الثانية: المعالجة المسبقة للبيانات
يجب معالجة الصور الموجودة في مجموعة البيانات مسبقًا لإزالة أي البيانات المفقودة أو التشوهات. يمكن القيام بذلك باستخدام تقنيات مثل التصفية والضبط والتحسين.
الخطوة الثالثة: إستخراج الميزات
تتطلب الشبكات العصبية الاصطناعية مدخلات في شكل ميزات عددية. في التعرف على بصمات الأصابع ، تتمثل الميزات الرئيسية في النتوءات و الوديان في أطراف الأصابع. يمكن استخراج هذه الميزات باستخدام تقنيات مثل استخراج التفاصيل الدقيقة وتحليل اتجاه النتوءات.
الخطوة الرابعة: تدريب نموذج الشبكة على البيانات
بمجرد استخراج الميزات ، تحتاج الشبكات إلى التدريب باستخدام خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف. تتعلم الخوارزمية ربط الميزات بهوية بصمة الإصبع الصحيحة عن طريق تقليل الخطأ بين الإخراج المتوقع والإخراج الفعلي.
الخطوة الخامسة: اختبار النموذج
بعد تدريب الشبكة ، يجب اختبارها على مجموعة بيانات منفصلة لتقييم أدائها. يمكن قياس دقة شبكة ANN باستخدام مقاييس مثل الدقة و الإستدعاء و درجة F1.
توفر شبكات ANN العديد من المزايا مقارنة بتقنيات التعرف على بصمات الأصابع التقليدية. فهي أكثر دقة وأسرع أداءا و يمكنها التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. كما أنها أكثر قوة في التعامل مع الاختلافات في صور بصمات الأصابع ، مثل التدوير و القياس والضوضاء.
في الختام ، تعد الشبكات العصبية الاصطناعية أداة قوية للكشف عن بصمات الأصابع والتعرف عليها. علاوة على ذلك ، من خلال أتمتة عملية استخراج الميزات وتحديدها ، يمكن لشبكات ANN تحسين دقة وكفاءة أنظمة التعرف على بصمات الأصابع. لاستخدام الشبكات لاكتشاف بصمات الأصابع ، اتبع خطوات جمع البيانات والمعالجة المسبقة واستخراج الميزات والتدريب و الاختبار. باستخدام مجموعة البيانات الصحيحة وخوارزمية التدريب ، يمكن لشبكات ANN تحقيق مستويات عالية من الدقة وتحسين أمان أنظمة القياسات الحيوية.
