1. PALM VEIN TECHNOLOGY تكنولوجيا أوردة الكف
Lecture by Mohammad Alghassawnih and Dr. Ahmad B. A. Hassanat, Information Technology department, Mutah University, Jordan
Original file -
المشرف :الدكتور احمد الحسنات
تصميم : محمد الغصاونة

2. المحتوى المقدمة القياسات الحيوية بصمة وريد كف اليد النظرية والاساليب
اسباب الاهتمام بمنطقة كف اليد
النظرية والاساليب
التطبيقات العملية
قاعدة البيانات
المزايا
العيوب
الاستنتاجات
المراجع

3. المقدمة تكنولوجيا عروق الكف هي واحدة من التكنولوجيا الصاعدة.
من الأنظمة الحديثة في العالم التي تستخدم أنماط الوريد في كف الإنسان لتأكيد هوية الشخص.
أنها آمنة للغاية ودقيقة.
ويستخدم أنماط الأوعية الدموية في كف الفرد عن بيانات الهوية الشخصية.
تكنولوجيا التوثيق البيومترية، والذي يعرف الناس عن طريق المعلومات البيولوجية الفريدة من نوعها.

4. القياسات الحيوية
القياسات الحيوية هي القياس الآلي للخصائص الفسيولوجية و / أو السلوكية لتحديد أو مصادقة الهوية.
زيادة ضرورة البريد الإلكتروني و موارد الإنترنت و.....الخ ، يقدم مخاوف أمنية خطيرة.
ويمكن تعريف القياسات الحيوية على أنها التعرف أوتحديد أي شخص بناء على الخصائص الفسيولوجية والسلوكية الخاصة به .
  الخصائص السلوكية هي قياس حركة المستخدم، عندما يدخلون أويتحدثون أو يكتبون على لوحة المفاتيح أو يوقعون بأسمائهم.
ان الخصائص الفسيولوجية تكون : الصفات البشرية المادية مثل بصمات الأصابع، وشكل اليد والعين والوجه، والعروق،......الخ.

5. مستقبل القياسات الحيوية
كلمات السر ستصبح من الماضي والخوف من ضياعها.
سيتم تخفيض استخدام بطاقات الهوية المسروقة وجوازات السفر بشكل كبير.
سيتم منع إساءة استخدام بطاقات الإئتمان المسروقة.
سوف يكون الاستيلاء على الهويات الأجنبية من المستحيل.
بناء الحق في الحصول على الناس بدون حق القبول سيتم منعها.
والوصول إلى أجهزة الكمبيوتر لا يكون من الممكن للأشخاص دون التحقق من هويتة.
وسيتم خفض التكاليف غير الضرورية بشكل كبير .
مستوى الراحة والسلامة المشتركة ستنمو .

6. تقنيات التحقق من الهوية
القياسات الحيوية الجسدية
• Iris
• Retina
• Vein Pattern
• Hand Geometry
• Face
• Fingerprint
• Ear shape
القياسات الحيوية الفعلية
• Keystroke dynamics
• Signature dynamics
• Walking Gait
• Voice

7. Biometrics Process new biometric sample is requested. Database QualityNo
Yes
Biometric
Data Collection
Transmission
Quality
Sufficient?
Template Match
Signal Processing,
Feature Extraction,
Representation
Database
Generate Template
Decision
Confidence?
new biometric sample is requested.

8. تقنية اوردة الكف
في هذه التقنية يستخدم المرء عروق الكف بدل "كلمة السر" للتحقق
الأوردة الموجودة في كف الفرد يتم فحصها والتحقق منها فتوفر الوصول.
مصادقة عروق الكف هي واحدة من تقنيات المصادقة التي تعتمد على أنماط الأوعية الدموية.
وتشمل مصادقة نمط الأوعية الدموية على أنماط السياق من الكف أو ظهر اليد أو الأصابع عن بيانات الهوية الشخصية

9. اسباب استخدام اوردة الكف
الكف لديه مساحة واسعة ونمط الأوعية الدموية أكثر تعقيدا ويحتوي على بعض الخصائص للتفريق في الهوية الشخصية بالمقارنة مع أنماط موجودة في الجزء الخلفي ، والجانب أو الأصابع.
الكف عادة لا تحتوي على شعر، بالتالي اختصرت عقبة في طريق استخراج نمط الوريد.
تم إطلاق جهاز التوثيق شرايين الكف من فوجيتسو في اليابان, المعروف بإسم (palm secure).

10. اسباب استخدام اوردة الكف
في مصادقة الاوردة الكف نستخدم الاستشعار عن بعد ومطابقة التكنولوجيا.
عندما يمر الكف بالقرب من الأشعة تحت الحمراء ، الدم غير المؤكسد المتدفق عبر الأوردة يمتص الأشعة تحت الحمراء، الامر الذي يؤدي الى ان تكون واضحة عن المناطق السوداء على الماسح الضوئي.
الشرايين والشعيرات الدموية، والتي تحتوي على الهيموجلوبين الدم المؤكسد،
  التي لا تمتص الضوء الأشعة تحت الحمراء القريبة، هي غير مرئية للاستشعار، وبالتالي يتم معرفة الاوردة "الأوردة" .

11. تكنولوجيا الاستشعار عن بعد:
تكنولوجيا الاستشعار عن بعد تستخدم لإستخراج أنماط الوريد عن طريق التحليل الطيفي للأشعة تحت الحمراء والتصوير.
الدم غير المؤكسد في الأوعية الوريدية يمتص الضوء الذي طوله الموجي حوالي 760 نانومتر من الأشعة تحت الحمراء منطقة (الشكل 1).
صورة أشعة مرئية

12. تكنولوجيا الاستشعار عن بعد:
عند التقاط صورة للجسم باستخدام الأشعة تحت الحمراء فإن الصورة تظهر نمط الأوعية الدموية التي لا تحتوي على الهيموغلوبين على شكل سلسلة من الخطوط الداكنة
صورة الأشعة تحت الحمراء

13. تكنولوجيا الاستشعار عن بعد:
جهاز اكتشاف الوريد يترجم الاوردة الى خطوط سوداء في صورة الأشعة تحت الحمراء (الشكل 3)، ومن ثم تطابق ذلك مع نمط الأوعية الدموية المسجل سابقا للفرد.
نمط الوريد المستخرج

14. صورة الأشعة تحت الحمراء
نمط الوريد المستخرج
صورة أشعة مرئية
صورة الأشعة تحت الحمراء
أنماط الأوعية الدموية هي فريدة من نوعها لكل فرد. حتى أنماط الوريد على كل جهة مختلفة.

15. طريقة العمل عمل أنظمة أوردة الكف نضع الكف مقابل الجهاز الماسح.
سوف تمر الأشعة تحت الحمراء عن طريق الأوردة.
الأوردة تحمل الدم غير المؤكسد .
الدم غير المؤكسد يمتص الأشعة تحت الحمراء.
الشرايين والشعيرات الدموية تعكس الأشعة تحت الحمراء .
يتم التقاط أنماط الوريد للمصادقة.
استخراج أنماط الوريد من صورة الأشعة تحت الحمراء وتحويلها إلى بيانات نمط الوريد.
الآن يقارن ذلك مع قاعدة بيانات.

16. النظرية والاسلوب

17. النظرية والاسلوب
في بداية العمل نحصل على الصورة من الجهاز الماسح الذي يعتمد على الاشعة تحت الحمراء.
الصورة تكون قاتمه وذات الوان معتمه وتحتوي على شوائب فمن الصعب التعامل معها واستخراج التفاصيل المميزة منها لذلك كان من الواجب تحسين الصوره قبل البدء باستخراج التفاصيل .
ايضا يجب علينا تحديد المنطقة المخصصه لاستخراج التفاصيل لان الصوره تحتوي على الكف والاصابع.

18. النظرية والاسلوب
تحديد المنطقة المراد العمل عليها وهي منطقة الكف بدون الاصابع.
ويتم ذلك بتحديد قمم الاصابع والوديان بين الاصابع كما في الابحاث السابقة.
لكن يجب فتح الاصابع عن بعضها اثناء عملية التصوير وهذا يسبب مشاكل لنسبة عملية فتح الاصابع.
لذا الحل هو اخذ الكف مع الاصابع في استخراج التفاصيل دون المعصم .

19. النظرية والاسلوب الان نعرض الخطوات المستخدمة :
Palm region extraction استخراج منطقة الكف .
Hierarchical enhancement التحسين الهرمي.
1.2. Difference of Gaussian .
.Histogram equalization .2.2
3. Feature extraction and matching

20. Palm region extraction استخراج منطقة الكف
threshold and OTSU methods نستخدم هذه الطريقة لإستخراج الكف والاصابع لانها سريعه وبسيطه.
OTSU تقوم بإخراج threshold فعال عن طريق الرسم البياني للصورة الرمادية في حال كانت الاضاءة متفاوتة .
لكن منطقة الكف القريبة من المعصم تسبب بعض المشاكل ولذلك علينا التخلص منها.

21. Palm region extraction استخراج منطقة الكف
للتخلص من المنطقة القريبة من المعصم نستخدم استراتيجيتين:
1- حساب نقطة المركز للكف.
2- يتم قص اي جزء اكبر من المركز بشرط معين.

22. Hierarchical enhancement
التحسين الهرمي
Difference of Gaussian
يتم استخدام هذه الطريقة لتحسين الصوره التي تظهر بشكل ضبابي وفيها مشاكل .

23. Histogram equalization
الان علينا تعزيز التباين بين الالوان لان الصورة قليلة التباين واغلب الالوان قريبة بين الأوردة والخلفية فتصعب عملية استخراج التفاصيل.
بعد استخدام هذه الطريقة يزداد عدد التفاصيل بشكل كبير .

24. استخراج المزايا و المطابقة
يتم استخراج نمط اوردة الكف من صور الأشعة تحت الحمراء كخطوط داكنة.
تشمل هذه المطابقة:
1. لقطة
2. استخراج ميزات نمط اوردة الكف
3. تخزين ميزات نمط اوردة الكف
1. التقاط الصورة:
    التقاط الصورة بالأشعة تحت الحمراء.
2. استخراج ميزات نمط اوردة الكف :
    استخراج نمط اوردة الكف من صورة الأشعة تحت الحمراء بعد معالجتها.
تحويل نمط اوردة الكف إلى بيانات مميزة لأوردة الكف وارسالها الى خوارزمية لتحديد الشبه بين نمطين
من اوردة الكف.
3. تخزين ميزات نمط اوردة الكف :
    تخزين بيانات اوردة الكف في البطاقة الذكية أو القرص الثابت، وهذا يتوقف على التطبيق.

25. إستخراج المزايا والمطابقة
هنا استخدم الباحث خوارزمية RootSIFT وذلك لانها تحل مشكلة كل من الدوران و التكبير و الزوايا .
وتشمل الخطوات التالية:
scale-space extrema detection;
key-point localization;
orientation assignment;
generation of key-point descriptors;
the formation of several 128-dimension descriptors to represent image features.
RootSIFT يستخدم نواة هيلفينغير لقياس التشابه بدلا من المسافة الإقليدية.
Sift :Scale Invariant Feature Transform
scale-space extrema detection تحديد القيم القصوى
key-point localizationتحديد ووصف ملامح الصورة لتكون نموذجا قويا وتحل مشكلة الدوران
generation of key-point descriptors يولد قيم تصف الصورة للتعرف على الهوية

26. إستخراج المزايا والمطابقة

27. إستخراج المزايا والمطابقة

28. LBP Histogram Local binary patterns (LBP)
هو نوع من انواع وصف الصور المستخدمة للتصنيف وهي قوية.
تم ايجادها سنة 1994.
طرقة عملها :
تقسم الصوره الى مجموعات كل مجموعة 16*16 بكسل .
كل بكسل يقارن مع جيرانه اذا كان اكبر بكسل يعطى الرقم 0 غير ذالك ياخذ 1.
فيتكون لدينا للمجموعة رقم من 8 بت يحول الى رقم عشري للسهوله.
ثم يرسم الرسم البياني بناءا على هذه الارقام.
هذه الارقام تستخدم كمتجهات وهذه المتجهات تستخدم للتعرف على الوجه او تحليل الملمس.

29. إستخراج المزايا والمطابقة

30. كم هو امن هذا القياس الحيوي
اعلنت شركة فوجيتسو أن النظام الجديد طبق على شخص.
كان معدل الرفض الخاطئ 0.01% واحد من اصل 10000شخص.
كان معدل القبول الخاطئ % اي واحد من اكثر من مليون شخص.
بصمة الوريد في الكف تولد مع الشخص من رحم امه وتبقى كما هي حتى الوفاة.
لا يوجد شخصان يتشابهان في البصمة حتى التوائم.

31. Overview of Biometrics
Technology + -
Fingerprint
Popular
Cheapest
Less Accurate
Voice
Non invasive
Least Accurate
Iris & Retinal
Very accurate
Invasive
Expensive
Sensitive
Palm Vein
Non-invasive
Relatively Cheap
Accurate
Unfamiliar

32. قاعدة البيانات
حسب ما يقول الباحث انه ليس هناك قاعدة بيانات متوفرة سوى قاعدة فرعية مستخدمه في CASIA.
تم استخدام في هذا البحث 1260 صورة من 105 مواضع مختلفه .
BIT : Biometrics ideal test

33. accuracy معدل القبول الخاطئ False acceptance rate
Technology
False Acceptance rate
False Rejection Rate
Palm Secure
.00008%
.01%
Fingerprint
1-2% 3%
Iris
.0001% - .94%
.99% - .2%
Voice 2%
10%
معدل القبول الخاطئ False acceptance rate
هو معدل قبول اشخاص غير مصرح لهم بالدخول ولكن تم قبولهم بناءا على قراءة خاطئة او تزوير.
معدل الرفض الخاطئ False rejection rate
هو معدل رفض اشخاص مصرح لهم ولكن تم رفضهم بناءا على قراءة خاطئة.

34. مقارنة
YooJin

35. لماذا نحتاجها لا مزيد من المشاكل مثل نسيان كلمة السر ورموز الهوية .
وبصرف النظر عن التقنيات الأخرى مثل بصمة العين التي انتشرت مؤخرا، ومسح الإصبع أثناء الإصابات وغيرها يمكن أن يكون العيب.
هذا الأسلوب ليس له أي مشاكل.

36. الايجابيات صحية وغير اجتياحية.
فمن الصعب أن ينجح الدخلاء بإختراقه لأن الأوعية الدموية مخبأة داخل الجسم.
أنماط الوريد هي فريدة من نوعها لكل فرد. حتى التوائم المتماثلة لهم أنماط وريدة مختلفة.
تكنولوجيا وريد الكف لديها FRR من 0.01٪، ويستند FAR أقل من ٪. هذا على التجارب التي أجريت على شخص في اليابان. فهي دقيقة للغاية.

37. العيوب
هناك العديد من العوامل التي يمكن أن تؤثر على جودة الصورة الملتقطة. وهي درجة حرارة الجسم ودرجة حرارة المحيطة، والرطوبة، وتوزيع غير متساو للحرارة، الإشعاع الحراري، معايرة الكاميرا والتركيز.
تخلق الخوف بين المستخدمين أنه يمكن أن تكون عملية مؤلمة.
أنها مكلفة نسبيا وغير متوفره لانتاج كميات كبيرة حتى الان.
فإنه لا ينطبق على الأشخاص الذين فقدوا أكفهم.

38. التطبيقات ويستخدم هذا النظام في كثير من المواقع مثل:
أنظمة الأمن - قفل الابواب والأنظمة الأمنية.
تسجيل الدخول إلى الكمبيوتر والخوادم، والوصول إلى بيانات الشبكة، الخ
الرعاية الصحية - التحقق من الهوية للمعدات الطبية، إدارة السجلات الإلكترونية، الخ.
الخدمات المالية - ماكينة الصراف الالى، البنوك، الخ

39. استنتاجات
إذا تم عرض هذه التقنية في بلدنا نحن يمكن أن تحل العديد من المشاكل مثل حماية كلمة السر في أجهزة الصراف الآلي.
  الأمن في مختلف المجالات، وإذا كان لنا أن تنفيذ هذه التكنولوجيا في المكاتب الحكومية يمكننا أن نجعل الموظفين يعملون وفقا للتوقيتات الحكومية.
  بالتأكيد هذه التكنولوجيا سوف تجلب ثورة في مجال العلم والتكنولوجيا في المستقبل القريب.

40. المراجع
”Contact-Free Palm-Vein Recognition Based on Local Invariant Features“ Wenxiong Kang1*, Yang Liu1, Qiuxia Wu2, Xishun Yue1
[1]Zhang YB, Li Q, You J, Bhattacharya P (2007) Palm vein extraction and matching for personal authentication. In: Advances in Visual Information Systems, Springer. pp. 154–164.
[2]Miura N, Nagasaka A, Miyatake T (2007) Extraction of finger-vein patterns using maximum curvature points in image profiles. IEICE Transactions on Information and Systems 90: 1185–1194.
[3]Choi JH, Song W, Kim T, Lee SR, Kim HC (2009) Finger vein extraction using gradient normalization and principal curvature. In: SPIE-IS&T Electronic Imaging. SPIE, art. no
[4]Song W, Kim T, Kim HC, Choi JH, Kong HJ, et al. (2011) A finger-vein verification system using mean curvature. Pattern Recognition Letters 32: 1541–