Search

حماية البيانات مهمه في المجال الطبي حيث انه عند الترويج لتطبيقات الطب عن بعد ,من الضروري حماية بيانات المريض والمعلومات الشخصية .هناك حاجه الى اليه قوية وامنة لنقل الصور الطبية عبر الانترنت .يقترح في هذه الورقة خوارزمية التجزئه لحماية البيانات باستخدام ميزات قوية من نطاقات التردد المقترنه لتحويل(SLT)وتحويل جيب التمام المنفصل (DCT).تتم ترجمة منطقة الاهتمام (ROI) من صورة التصوير بالرنين المغناطيسي ثم يتم استخراج مجموعة الميزات لحساب رمز التجزئه .اخيرا ,يتم تشفير كود التجزئه للحفاظ على الامان من خلال استخدام مفتاح التحول الفوضوي الامن .يتم ضمان طريقة الامان المقترحة من خلال قوة CSK وسرية مفتاحالتشفير . تم اجراء تحليل مفصل باستخدام 1000صوره غير مضغوطه تم اختيارها عشوائيا من قاعدة بيانات AANLIB المتاحة للجمهور . طريقة التجزئه المقترحة قوية لضغط JPEG .تقاوم هذة الطريقه ايضا العديد من هجمات معالجة الصور مثل التصفية واضافة الضوضاء وبعض التحويلات الهندسية .

Iris recognition indicates the procedure of recognizing humans based on their both left and right iris patterns. Nowadays there is rapid progress in realizing an old dream of developing a user-friendly recognition system. Most of the new projects became a nightmare of security of the system. The prosperity of iris recognition aside from its attractive physical characteristics is led to developing an efficient feature extractor to attain the required objective of recognition. Fingerprint, facial, and iris biometric techniques are developed widely for identifying processing most boarded management points, access control, and military checkpoints. Hybridization between Daugman’s Integro Differential Operator (IDO) with edge base methods was realized through taking the advantages of the good qualities of both methods so as to enhance the precision and reduce the required time. The proposed hybrid recognition system is very reliable and accurate. UBIRIS version 1 dataset was utilized in the conducted simulation which indicates the distinctions of the hybrid method in providing good performance and accuracy with reducing the time consuming of iris localization by approximately 99% compared with IDO and edge based methods.