งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

Automatic Fingerprint Classification Program โปรแกรมจำแนกประเภทลายนิ้วมืออัตโนมัติ โดย นายปิยะ บุษรากุล 533040456-2 นายเอกรัฐ กันสุข 533040499-4 อาจารย์ที่ปรึกษา.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


งานนำเสนอเรื่อง: "Automatic Fingerprint Classification Program โปรแกรมจำแนกประเภทลายนิ้วมืออัตโนมัติ โดย นายปิยะ บุษรากุล 533040456-2 นายเอกรัฐ กันสุข 533040499-4 อาจารย์ที่ปรึกษา."— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 Automatic Fingerprint Classification Program โปรแกรมจำแนกประเภทลายนิ้วมืออัตโนมัติ โดย นายปิยะ บุษรากุล นายเอกรัฐ กันสุข อาจารย์ที่ปรึกษา อาจารย์จิระเดช พลสวัสดิ์

2 หัวข้อที่จะนำเสนอ  บทนำ  หลักการและทฤษฏี  การออกแบบ  การทดลองและการสร้าง  ผลการทดลองและผลการทำงาน  สรุปผล

3 บทนำ

4 ที่มาและความสำคัญของ โครงการ เนื่องจากในงานวิจัยโปรแกรมพิมพ์ภาพลายนิ้วมือ อัตโนมัติปราศจากหมึกได้ทำการเก็บรวบรวมข้อมูล ลายนิ้วมือจำนวนมากเพื่อทำการวิจัย โดยการสแกน ลายนิ้วมือจากเครื่องสแกนลายนิ้วมือและพิมพ์ออกมา โดยใช้หมึกพิมพ์ แต่เนื่องจากในการวิจัยนี้มีการรวบรวม ลายนิ้วมือจำนวนมากซึ่งไม่สามารถบอกประเภทของ ลายนิ้วมือต่างๆ ได้จึงต้องการโปรแกรมเพื่อสามารถ จำแนกประเภทลายนิ้วมือต่างๆ เพื่อให้บอกชนิดของ ลายนิ้วมือที่สแกนออกมาได้อย่างถูกต้อง

5 วัตถุประสงค์ของโครงการ 1. เพื่อจำแนกประเภทของลายนิ้วมือออกเป็น 7 ประเภทจากการสแกนลายนิ้วมือได้ 2. เพื่อพัฒนาโปรแกรมที่สามารถแยกประเภท ลายนิ้วมือได้อัตโนมัติ

6 ขอบเขตโครงการ พัฒนาโปรแกรมเพื่อจำแนกประเภทลายนิ้วมือทั้ง 7 ประเภทได้อย่างถูกต้อง โดยใช้ซอฟต์แวร์ แมทแลบ (MATLAB)

7 แผนการดำเนินโครงการ ขั้นตอนการดำเนินโครงการ มิ. ย. ก.ค.ก.ค. ส.ค.ส.ค. ก.ย.ก.ย. ต.ค.ต.ค. พ.ย.พ.ย. ธ.ค.ธ.ค. ม.ค.ม.ค. ก.พ.ก.พ. เตรียมงานศึกษาและรวบรวมข้อมูลประเภท ของลายนิ้วมือและซอฟต์แวร์ที่ต้องใช้ / ศึกษาการทำงานของโปรแกรมเพื่อเตรียม ข้อมูลให้ง่ายต่อการเรียนรู้ของโปรแกรมเรียนรู้ และ ศึกษาซอฟต์แวร์ที่ต้องใช้ คือโปรแกรม เรียนรู้สำหรับจำแนกประเภทของลายนิ้วมือ // ออกแบบ / พัฒนาโปรแกรม // หาข้อผิดพลาดและดำเนินการแก้ไข / สรุปผลและอภิปราย / จัดทำเอกสารโครงการ /

8 หลักการและ ทฤษฏี

9 ทฤษฎีพื้นฐานโครงข่ายปราสาทเทียม โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) เป็น หนึ่งในเทคนิคของการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) เพื่อ จำลองการทำงานของเครือข่ายประสาทในสมองมนุษย์ ด้วย วัตถุประสงค์ที่จะสร้างเครื่องมือซึ่งมีความสามารถในการ เรียนรู้การจดจำรูปแบบ (Pattern Recognition) และการ สร้างความรู้ใหม่ (Knowledge Extraction) เช่นเดียวกับ ความสามารถที่มีในสมองมนุษย์

10 ประเภทของลายนิ้วมือทั้ง 7 ชนิด ลายโค้งแบบราบ (Plain Arch) ลายโค้งแบบกระโจม (Tented Arch) ลายมัดหวายปัดก้อย (Ulnar loop)

11 ประเภทของลายนิ้วมือทั้ง 7 ชนิด ลายมัดหวายปัดโป้ง (Radial loop) ลายก้นหอย (Whorl) ลายก้นหอยแบบมัดหวายคู่ (Double Loop Whorl)

12 ประเภทของลายนิ้วมือทั้ง 7 ชนิด ลายก้นหอยกระเป๋ากลาง (Central Pocket Loop Whorl)

13 การออกแบบ

14 การเตรียมอินพุตสำหรับการรู้จำ

15 การแยกประเภทลายนิ้วมือของโปรแกรม

16 การทดลอง และการ สร้าง

17 ส่วนต่อประสานผู้ใช้

18 การทำงานของโปรแกรม

19 ผลการทดลองและ ผลการทำงาน

20 ผลการทดลอง

21 ผลการทำงาน ประเภทลายนิ้วมือจำนวนนิ้วที่ใช้ทดสอบทายถูกจำนวนคิดเป็นเปอร์เซ็นต์ 1. ลายนิ้วมือ ประเภทลายโค้ง แบบราบ % 2. ลายนิ้วมือ ประเภทลายโค้ง แบบกระโจม % 3. ลายนิ้วมือ ประเภทลาย มัดหวายปัดก้อย %

22 ผลการทำงาน 4. ลายนิ้วมือ ประเภทลาย มัดหวายปัดโป้ง % 5. ลายนิ้วมือ ประเภทลายก้น หอย % 6. ลายนิ้วมือ ประเภทลายก้น หอยแบบมัดหวายคู่ % 7. ลายนิ้วมือ ประเภทลายก้น หอยกระเป๋ากลาง %

23 สรุปผล

24 สรุป โปรแกรมจำแนกประเภทลายนิ้วมืออัตโนมัติพัฒนา โดยใช้หลักการการรู้จำ (Neural Networks) และ ซอฟแวร์ MATLAB ในการพัฒนา จากการได้รู้จำได้เปอร์เซ็นต์ความถูกต้องดังนี้ เทรนนิง คอนฟิวชัน (Training Confution) = 96.5% วาลิเดชัน คอนฟิวชัน (Validation Confution) = 68.9% เทส คอนฟิวชัน (Test Confution) = 65.6% ออล คอนฟิวชัน (All Confution) = 87.8%

25 สรุป มีฟังก์ชันการทำงาน 2 ส่วน คือ - ฟังก์ชันการจำแนกประเภทลายนิ้วมือเพียงนิ้วเดียว - ฟังก์ชันการจำแนกประเภทลายนิ้วมือทั้งหมด 10 นิ้ว เปอร์เซนต์ความถูกต้องของลายนิ้วมือแต่ละชนิด ลายนิ้วมือประเภทลายโค้งแบบราบ 85 % ลายนิ้วมือประเภทลายโค้งแบบกระโจม 95 % ลายนิ้วมือประเภทลายมัดหวายปัดก้อย 65 %

26 สรุป เปอร์เซนต์ความถูกต้องของลายนิ้วมือแต่ละชนิด ลายนิ้วมือประเภทลายมัดหวายปัดโป้ง 80 % ลายนิ้วมือประเภทลายก้นหอย 80 % ลายนิ้วมือประเภทลายก้นหอยแบบมัดหวายคู่ 75 % ลายนิ้วมือประเภทลายก้นหอยกระเป๋ากลาง 60 %

27 Q&A

28 Thank you! Contact Address: Prof. Somchai Doe Tel:


ดาวน์โหลด ppt Automatic Fingerprint Classification Program โปรแกรมจำแนกประเภทลายนิ้วมืออัตโนมัติ โดย นายปิยะ บุษรากุล 533040456-2 นายเอกรัฐ กันสุข 533040499-4 อาจารย์ที่ปรึกษา.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


Ads by Google