نالت الطالبة زينب هاشم فتوحي شهادة الماجستير من قسم علوم الحاسوب في الجامعة التكنولوجية عن رسالتها الموسومة : (نظام للتعرف على شبكية العين بالإعتماد على واصف تعلم الآلة)

A Retina Identification System Based on Descriptor Machine Learning

. وتعتبر أنظمة التعريف الشخصية التي تعتمد على الخصائص المستخرجة من شبكية العين واحدة من أكثر طرق القياسات الحيوية أماناً و دقهً  لتوثيق الاشخاص بسبب تميز أوعيتها الدموية.

النظام المقترح استفاد من اثنين من واصفات الخصائص المحلية الفعالة لكشف واستخلاص خصائص شبكية العين من أجل استخدام هذه الخصائص للإشارة إلى هوية الشخص

ويتكون نظام تحديد الهوية المقترح من ثلاث مراحل: استخراج نمط الأوعية الدموية في شبكية العين، واستخراج الخصائص المحلية و مطابقة هذه الخصائص. ومرحلة استخلاص الاوعية الدموية تمت باستخدام العديد من تقنيات ترشيح وتقطيع الصور لإنتاج صورة ثنائية تتكون من الأوعية الدموية فقط بحيث يمكن تنفيذ خوارزمية استخراج الخصائص المقترحة عليها لاحقاً. بالنسبة لمرحلة استخلاص الخصائص، 

تم أقتراح خوارزمية لأستخلاص خصائص شبكية العين وهي عبارة عن دمج أثنين من الواصفات المحلية الواصف الأول هو (SURF) والواصف الثاني هو (BRISK) وقد استخدمت ميزات هذين الواصفين من أجل إنتاج خوارزمية إستخلاص سريعة واكثر دقة من الواصفات الكلاسيكية، كل هذه الميزات تعتبر مهمة لتطبيقات الوقت الحقيقي (real-time applications) والتي عادة ما تحتاج إلى معالجة سريعة لكمية متزايدة من البيانات. اما بالنسبة لمرحلة مطابقة الخصائص، وتم استخدام مطابق (FANN) لمطابقة الخصائص المستخرجة مع الخصائص الموجودة في قاعدة البيانات.

وحقق نظام التعريف المقترح معدل دقه 98% وهو أعلى من واصف (SURF) و (BRISK)  التقليدي، كما تم تقليل متوسط وقت المطابقة من 12.104 ثانية لـ (SURF) التقليدي و 8.946 ثانية لـ (BRISK) التقليدي إلى 3.367 ثانية للخوارزمية المقترحة. بالنسبة لمرحلة التشخيص الإضافية، فإنها تحقق معدل دقة 97٪، معدل حساسية 95.2٪ و 100٪ معدل نوعية.

وتكونت لجنة المناقشة التي اقيمت على قاعة المناقشات في القسم من أ.م.د. علياء كريم و أ.م.د. نداء فليح من الجامعة التكنولوجية و أ.م.د. رغد عبدالعالي من جامعة بغداد وأ.م.د. مثيل عمادالدين مشرفا .