Artificial neural networks based fingerprint authentication

• Published in: Engineering and Technology Journal Vol. 33; no. 5A; pp. 1255 - 1271
• Main Author: Isa, Abbas H.
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Baghdad, Iraq University of Technology 01.06.2015; Unviversity of Technology- Iraq
• Subjects: and back; artificial neural network; authentication; Biometric identification; fingerprint; gabor filter; minutiae extraction; Neural networks (Computer science); propagation; الشبكات العصبية
• ISSN: 1681-6900; 2412-0758
• DOI: 10.30684/etj.33.5A.19

تعتبر عملیة التحقق و التمییز عن طریق بصمات الأصابع من المواضیع الھامة نظرا لأستخدمھا على نطاق واسع في تطبیقات مختلفة بسبب و ثوقیتھا و الدقة في عملیة التحقق و تمییز ھویة الأشخاص. تم في ھذا العمل اقتراح نموذج تحقیق بصمة استنادا إلى الشبكة العصبیة و تم الرمز لھ بـ IFAM. یتكون العمل من مرحلتین رئیسیة ھي: مرحلة استخراج المیزات و مرحلة التحقیق. تم التعامل مع مرحلة استخراج الخصائص عن طریق اقتراح مقاربة إحصائیة و هندسية لتحدید و عزل ملامح الصور لبصمات الأصابع. و یسمى النھج المقترح بنھج حلقة المیزات الذي یدعى بـ FRA. ھذا النھج یخلق حلقة دائریة مركزھا في النقطة الأساسیة للبصمة و تحدد ھذه الحلقة المیزات المھمة و المقاومة لعملیتي التدویر والانتقال لبصمة الأصبع. و قد تم اقتراح نصف قطر الدائرة الخارجیة من الحلبة لیكون متغیرا للحصول على حلقة دائریة متغیرة المساحة. استخدمت الشبكات العصبیة في مرحلة التحقیق للنموذج المقترح IFAM لغرض إتمام عملیة التحقق من أنماط الممیزات المستحصلة بواسطة FRA و الخاصة بصورة بصمات أصابع تابعة لشخص معین. و یتم ذلك باستخدام الشبكة العصبیة المدربة أصلا على مجموعة من أنماط الممیزات المستخرجة من صور بصمات الأصابع الأخرى. و تم اقتراح خوارزمیة الانتشار العكسي (BP) كخوارزمیة التدریب الھجین للشبكة العصبیة . Fingerprint authentication and recognition is an important subject that has been widely used in various applications because of its reliability and accuracy in the process of authenticating and recognizing the person's identity. In this paper, an Intelligent Fingerprint Authentication Model (IFAM) based upon the neural network has been proposed. The proposed work consists of two main phases which are the features extraction and the authentication. The features extraction phase has been regarded via proposing a statistical and geometrical approach for determining and isolating the features of the fingerprint images. The proposed approach is called the Features Ring Approach which is abbreviated by FRA. The approach creates a circular ring centered at the core point of the fingerprint to bind the valuable features that are invariant under rotation and translation. The radius of the outer circle of the ring is suggested to be variable to give a variable area for the established circular ring. The authentication phase of IFAM suggests the neural network to hold the job of verification of the extracted feature patterns resulted by FRA for a fingerprint image of certain person. This is done using a neural network trained with a collection of features patterns extracted from fingerprint images. Backpropagation (BP) is suggested as a training algorithm for the structured neural network.