التعرف على الأشخاص باستخدام القيم الإحصائية لصورة بصمة اليد - مريم محمد ساعي; محمد مصطفى حجازية (Tishreen University, 2014)
يقدم البحث طريقة جديدة للتعرف على الأشخاص باستخدام بصمة اليد. حيث يقترح استخدام المعاملات الإحصائية لاستخلاص سمات بصمة اليد،واستخدام مصنف المسافة الإقليدية لإجراء عملية التصنيف الآلي. تم اقتراح عدد من القيم الإحصائية واستخدامها لاستخلاص السمات وهي المتوسط ، والوسيط ، والانحراف المطلق عن المتوسط ، والانحراف المعياري ، ومقياس النزعة المركزية ، والمدى الربيعي الداخلي، والمتوسط القطعي، و تابع الكثافة الاحتمالي، وطول الكف، وعرض الكف. تم اختبار النظام باستخدام قاعدة بيانات تتضمن 180 صورة يد تعود لـ 20 شخص بحيث تتضمن صوراً لحالات مختلفة مثل تغطية اليد جزئياً باللاصقات الطبية أو وجود الجروح أو التشوهات، وقد أثبتت النتائج أن النظام تمكن من التعرف على 172 صورة من أصل 180 صورة أي بمعدل تعرف 95.55%, مع ملاحظة أن معدل التعرف ارتفع إلى 99% عند استبعاد الصور شديدة التدني. A new method for human recognition using handprint is proposed. It suggests the usage of statistical coefficients to extract handprint features, then using the Euclidean distance classifier to do the automatic classification. Statistics coefficients are suggested to extract the features of  handprint image like mean, median, absolute deviation of the mean, standard deviation, skewness, inter quartile range, trim mean, probability density function, hand length, and hand width.The system was examined using  a database consisting of 180 hand images for 20 persons .The images  contain multiple situations like a bandaged hand, wounds, or other deformities. The results prove that the system has recognized 172 images of the 180 images (95.55%), where it can be 99 % if we exclude the poor images.