هبه أمير
بحثت أطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات بجامعة بابل للطالبة مهــــا عبـــد رجـــــب (Stamps Recognition System Using Wavelet Features and Spatial Density Distribution) تناولت الأطروحة نظاما لتمييز الاختام بإستخدام ميزات التحويل المويجي وتوزيع الكثافة المكانية,حيث استُخدمت الاختام بوصفها شهادات مرئية للوثائق منذ وقت طويل،وفي الوقت الحاضر تُستخدم للمصادقة على الكتب والمذكرات والاتفاقيات الرسمية التي أصدرتها تلك المؤسسات الحكومية لضمان عدم تغيير محتوياتها.وبينت الدراسة أن صورة الختم تعاني من عدّة أمور،منها الأحجام المختلفة،والأشكال المختلفة وغير المنتظمة،واختلاف لون الحبر،والتشوهات الهندسية،والخلفية غير الموحدة مما يجعل مهمة التعرف أكثرصعوبة وتحديًا.وكان الهدف الرئيس من هذه الاطروحة هو تصميم وتنفيذ نظام فعال للتعرف على الاختام والتحقق منها،إلى جانب اختيار الميزات المناسبة للتمييز بين الاختام المختلفة.من خلال مراحل التدريب والاختبار،تمر صورة الختم المدخلة بأربع مراحل معالجة رئيسية،هي:استخراج الاختام،والمعالجة المسبقة،واستخراج الميزات،والمطابقة.
وتهدف مرحلة الاستخراج إلى إزالة الخلفية المعقدة من صورة الختم بناءً على خوارزميات التجميع k-Mean و ISODATA ،وأيضًا باستخدام طريقة Region Growing لتقسيم صورة الاختام إلى عدد مختلف من المناطق لاستخراج منطقة الختم وإزالة منطقة الضوضاء.في مرحلة المعالجة المسبقة،أولاً،يتم تحسين مظهر صورة الختم باستخدام تصحيح غاما غير الخطي.بعد ذلك،يتم تطبيق تعويض التدوير لتقدير قيمة الزاوية المطلوبة لتدوير الصورة إلى النقطة المرجعية الأصلية.أخيرًا،لتقليل تأثير المعلومات غير المهمة) أي الضوضاء،المشوهة (التي يمكن توزيعها بين مناطق معينة في صورة الختم،لذا يتم تقسيم الصورة إلى كتل متداخلة.في هذه الاطروحة،تم اقتراح أربع مجموعات من الميزات لتمثيل سمات صورة الاختام وهي:التوزيع المحلي للسمات الإحصائية،الحزم الفرعية للمويجات مع الرسم البياني واللحظة،الحزم الفرعية للمويجات مع توزيع الطاقة المكاني،والحزم الفرعية للمويجات مع لحظة ترتيب منخفضة.يتم استخدام كل متجه ميزات مستخرج بنحوٍ منفصل للتمييز بين فئات الاختام المختلفة.في مرحلة المطابقة،يتم استخدام متجه الميزات التمييزية المحسوبة لكل فئة ختم لإنتاج القوالب. تتم المقارنة بين متجه الميزات لصورة الاختام المختبرة مع جميع ناقلات القوالب المخزنة في قاعدة البيانات. واستُخدمت المسافة الإقليدية كمقياس للمسافة لاتخاذ قرار.
واختُبر النظام المطوّر باستخدام مجموعة بيانات عامة تتكون من 1557 صورة. تم إنشاء مجموعة البيانات هذه عن طريق التقاط 9 عينات لكل فئة من 173 فئة مختلفة.وأعطت نتائج تحديد الهوية التي تم الوصول اليها نتائج تمييز عالية بنسبة 99.13 ? عند استخدام المجموعة الأولى من الميزات،و 93.35 ? عند استخدام المجموعة الثانية من الميزات،و99.13 عند استخدام المجموعة الثالثة من الميزات،وأعلى معدل التعرف تم التوصل اليه بنسبة 99.71 عند استخدام المجموعة الرابعة من الميزات.يتأثر أداء النظام المقترح للتعرف على الاختام بعوامل مختلفة وهي عدد الكتل ونسبة التداخل وعدد عينات التدريب.كما تشير نتائج تجربة التحقق إلى أن معدل الخطأ الأدنى) معدل الخطأ المتساوي (يساوي 0.01714 عند استخدام المجموعة الرابعة من الميزات،ثم معدل الخطأ للمجموعة الأولى والثانية والثالثة من الميزات هو 0.018 و 0.106 و 0.0432 ،على التوالي.وكان أعلى معدل دقة تم الحصول عليه في المجموعة الأولى والرابعة من الميزات بنسبة 99.99 ،ثم معدل الدقة للمجموعة الثانية والثالثة من الميزات هو 99.98 .