مطابقة
Adaptive of the bee algorithm with an overall pattern extractor to improve the fingerprint matching process
Ebrahim Omar Al Shami1, Marah Bassem Ali*1
Department of Automatic Control and Computers Engineering | Faculty of Mechanical and Electrical Engineering |
Al Baath University | Syria
Abstract: Fingerprints serve as a crucial biometric identifier for verifying individual identities, particularly in the context of developing automatic fingerprint recognition systems. This study addresses the imperative need to enhance fingerprint matching accuracy while concurrently mitigating false acceptance rate (FAR) and rejection rate (RR) challenges inherent in traditional matching methods. The research proposes a novel approach,
integrating the adaptive bee algorithm with a global pattern extractor to refine fingerprint matching processes. Specifically, the methodology focuses on adjusting the central point and angle of the studied impression. The effectiveness of the proposed methodology was evaluated using the standard FVC2004 database.
Results demonstrate the efficacy of the bee algorithm,
a prominent artificial intelligence technique within the realm of swarm intelligence, in achieving a remarkable matching rate of 97.3%. This outcome underscores the algorithm’s potency compared to alternative methods employed for similar purposes.
Keywords: Fingerprints, Matching, Bee Algorithm, Artificial Intelligence, Swarm Intelligence
تكييف خوارزمية النحل مع مستخرج الأنماط الشامل لتحسين عملية المطابقة
لبصمات الأصابع
إبراهيم عمر الشامي1, مرح باسم علي*1
1قسم هندسة التحكم الآلي والحواسيب | كلية الهندسة الميكانيكية والكهربائية | جامعة البعث | سوريا
المستخلص: 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.
الكلمات المفتاحية: بصمات أصابع، مطابقة، خوارزمية نحل، ذكاء اصطناعي، ذكاء سرب