الفهرس 
IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 137 |  |  |
| | | from | 137 | | |
Abstract
إن العديد من الانظمة تتطلب التعرف على الاشخاص قبل اعطائهم الصلاحية للدخول او الاطلاع على مقتنيات منظمة ما. إستخدم علم التحليل الاحصائى للظواهر الحيويه منذ فترة طويله لهذه الغايه. وعلم التحليل الاحصائى للظواهر الحيويه هو التعرف على الاشخاص من خلال خصائصهم الفيزيائيه او السلوكيه. ويعتبر التعرف على الاشخاص باستخدام الاذن هو احد فروع هذا العلم والذى نال الكثير من الاهتمام فى الفتره الاخيره فى المجالات البحثيه والتى اثبتت ان التعرف على الاشخاص بواسطة الاذن له كفاءة عاليه ومميزات جيدة. لكن هناك الكثير من العوائق التى قد تؤثر على كفاءة التعرف على الاشخاص باستخدام الاذن مثل تغير زاوية الوجه، شدة الاضاءه، أو تغطية الاذن بواسطة شعر الرأس أو الملابس.
الرسالة مقسمة الى ستة فصول وملخص باللغة الانجليزية والعربية وقائمة بالمراجع المستخدمه.
استخدم في هذا البحث أربعة طرق من طرق استخراج الملامح هى تحليل المركبات المتعامده، تحليل التمييز الخطى، تحليل المركبات المستقله، والتحويلات المتقطعه بدوال جتا. تستخدم طريقة تحليل المركبات المتعامده عادة لتقليل عدد المركبات او الاحداثيات في حين تستخدم طريقة تحليل التمييز الخطى للتمييز بين الفصائل وتعتمد على تعظيم التباين بين الفصائل وتقليل التباين داخل الفصائل.و يستخدم تحليل المركبات المستقله فى مشكلة فصل المصادر. اخيرا تستخدم التحويلات المتقطعه بدوال جتا فى تطبيقات كثيره منها إستخراج الملامح و ضغط البيانات.
هذه الرساله تحتوى على اربعة نماذج للتعرف على الاشخاص بواسطة الاذن. النموذج الاول يعتمد على نوع واحد من طرق استخراج الملامح باستخدام نوع واحد من المصنفات. اما النموذج الثانى فيعتمد على نوع واحد من طرق استخراج الملامح لكن مع العديد من المصنفات المندمجه مع بعضها البعض. فى النموذج الثالث يتم دمج اكثر من نوع من طرق استخراج الملامح سواء كان هذا الدمج مسلسل او متوازى. وفى هذا النموذج نستخدم نوع واحد من المصنفات. اخيرا فى النموذج الرابع يتم دمج اكثر من نوع من طرق استخراج الملامح مع اكثر من نوع من المصنفات المندمجه مع بعضها البعض.
فى هذه الرساله تم استخدام قاعدة بيانات صور للاذن تحتوى على 102 صورة (17شخص، كل شخص 6 صور). وتم اختبار النماذج السابق ذكرها على قاعدة البيانات هذه باستخدام ثلاث تجارب للتعرف على الاشخاص باستخدام الاذن. واثبتت النتائج ان افضل طريقه مستخدمه لاستخراج الملامح فى النموذج الاول هى تحليل التمييز الخطي باستخدام الشبكات العصبيه كمصنف. وتراوحت النتائج عند استخدام ثلاثة صور لتدريب النظام من 4.716% إلى 100%. لكن عند دمج المصنفات مع بعضها البعض لتحسين النتائج استخدمنا طريقتين(عدد بوردا و التصويت). وتراوحت النتائج بين 94.12%- 96.08%. في النموذج الثالث تم دمج طريقتين لاستخراج الملامح لتحسين اداء النظام هما الدمج المتوازى والدمج المتسلسل. واثبتت النتائج ان الدمج المتسلسل افضل من الدمج المتوازى حيث تراوحت نتائج الدمج المسلسل 94.16%- 96.08% في حين تراوحت نتائج الدمج المتوازي 88.24%- 96.08%. أخيرا لم يحدث تحسن عند استخدام النموذج الرابع حيث ان معامل الارتباط بين المصنفات المستخدمه كان كبيرا مما يدل على وجود اعتماديه بين هذه المصنفات على بعض.
لحل مشكلة اخفاء جزء من الاذن بواسطة شعر الرأس او الملابس تم استخدام تقنية التقسيم حتى يتسنى استبعاد الجزء الذى به تغطيه او الذى به تشويه. هناك اكثر من طريقه للتقسيم سواء التقسيم المنتظم او غير المنتظم. ولكن فى هذه الرساله استخدمنا التقسيم المنتظم حيث تم تقسيم الصورة الى أربعة أجزاء متساوية. وتم تطبيق الاربعة نماذج السابق ذكرهم على هذه الاجزاء من الصور للوصول الى النموذج الامثل للتعامل مع هذه الاجزاء.وكان افضل نموذج للتعامل مع تقنية التقسيم هو النموذج الرابع.