كلية العلوم تناقش رسالة الماجستير الموسومة (التحقق من هوية المستخدم في الهاتف الذكي بالاعتماد على تمييز قزحية العين )
ناقش قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم بجامعة ديالى رسالة الماجستير الموسومة ( التحقق من هوية المستخدم في الهاتف الذكي بالاعتماد على تمييز قزحية العين ) وعلى قاعة المناقشات في عمادة الكلية ، للطالبة رنا جاسم محمد .
أوضحت الطالبة في مقدمة رسالتها بأن الاستخدام الواسع للهواتف الذكية المزودة بالاتصال بالإنترنت أدى إلى تخزين البيانات الحساسة ونقلها , مما أكد على زيادة الحاجة إلى إجراء مصادقة موثوقة للمستخدمين على الهواتف الذكية من أجل منع الخصم من الوصول إلى مثل هذه البيانات , حيث تحظى الأنظمة البيومترية باهتمام أكبر في مجال الهواتف النقالة. ويعتبر التعرف على قزحية العين أحد التقنيات البيومترية السريعة والدقيقة والموثوقة والآمنة لتحديد الهوية البشرية والتحقق منها, وتوفر المصادقة التلقائية للفرد على أساس الخصائص والميزات الفريدة في هيكل القزحية.
وتضمنت الرسالة بناء نظام فعال للتعرف وتحديد هوية الاشخاص عن طريق قزحية العين في بيئة الهواتف الذكية من أجل تقليل معدل الخطأ في عملية تحديد الهوية والتحقق والحصول على معدل اعتراف عالٍ. ويتكون هذا النظام من خمس مراحل رئيسة تهدف إلى بناء نظام فعال. مراحل النظام هي التقاط أنماط القزحية ، وتحديد موقع حدود القزحية ، وتحويل حدود القزحية إلى نظام الإحداثيات القطبية ، واستخراج النمط ، ومطابقة النمط.
عملت الدراسة على استخدام طريقة جديدة هي طريقة المدرج التكراري الدائري لإيجاد المركز التقريبي للقزحية. اما في مرحلة تجزئة القزحية فاستخدم التوزيع الدائري للزوايا لتجزئة وفصل منطقة القزحية .
وتم اختبار النظام باستخدام قاعدة البيانات ( 4Galaxy S I–MICHE) التي تتضمن 75 عينة مع ما لا يقل عن 16 صورة لكل شخص. وأن نتائج الاختبار اعطت دقة التجزئة 85٪ , وفيما يخص نتائج اختبار قاعدة البيانات تشير النتائج إلى أن النظام المقترح لديه معدل دقة تمييز مرتفعة مقارنة بالأعمال الأخرى حيث (KNN = %80) معدل دقة التمييز باستخدام ZMs و(KNN =%78.6) معدل دقة التمييز مع Color Histogram و (KNN = % 50.5) معدل دقة التمييز مع HMs .
