Palm vein recognition by artificial neural network

Başta teknoloji olmak üzere hayatın çeşitli alanlarındaki büyük gelişmelerden sonra, son zamanlarda biyometriyi yapay zeka ile sınıflandırmak için parmak izi, göz izi ve avuç içi damar parmak izi gibi çeşitli yöntemler ortaya çıkmış ve burada ayırt etmek için çeşitli yöntemler kullanılmış ve büyük başarı sağlanmıştır. Bu yazıda, her kişi 10 görüntü için 300 kişiye dağıtılmış 3000 görüntüden oluşan bir Tongji veri seti veri setinin avuç venöz parmak izini sınıflandıracağız. Bu sistem üç aşamadan geçti, ilk aşama ilgi alanını elde etmek ve görüntünün ön işlemesini yapmaktı, bu aşamada avuç içi bir kısmı Gauusian düşük filtre kullanılarak filtrelendikten sonra işlenmek üzere kesildi. görüntüden ikili görüntüye, ardından daha net bir görüntü ve daha güçlü özellikler elde etmek için görüntünün histogram eşitlemesinden geçirildiği görüntü ön işlemesi. İkinci aşama, ortaya çıkan görüntüden özniteliklerin çıkarılmasıdır, burada özelliklerin çıkarılması amacıyla Lineer Diskriminant Analizi kullanılmıştır. Sınıflandırma birkaç algoritma kullanılarak yapılmıştır ve en yüksek yüzdeyi veren algoritmayı benimsedik. Bu araştırmada makine öğrenimi için üç algoritma ve yapay sinir ağı için bir algoritma kullanılmıştır. Çok Katmanlı Perceptron Neural Network Classifier %100 başarı elde ederken geri kalan algoritmalar %99 sonuç verdi.