المصدر: | المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات |
---|---|
الناشر: | الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات |
المؤلف الرئيسي: | Al-Tuwaijari, Jamal Mustafa (Author) |
مؤلفين آخرين: | Mohammed, Suhad Ibrahim (Co-Author) |
المجلد/العدد: | مج9, ع3 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
العراق |
التاريخ الميلادي: |
2019
|
الصفحات: | 161 - 176 |
DOI: |
10.34279/0923-009-003-014 |
ISSN: |
1994-8638 |
رقم MD: | 1030171 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | الإنجليزية |
قواعد المعلومات: | HumanIndex |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
كشف الوجه | تمييز الوجه | استخراج الميزات | فيولا-جوز | متجهات الدعم الآلي | موكيت | Face Detection | Face Recognition | Feature Extraction | Viola-Jones | Support Vector Machine "SVM" | MUCT
|
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
أصبح التعرف على صور الوجه في الوقت الحاضر مجال بحث فعال. ويغطي مجموعة واسعة من الأنشطة في العديد من جوانب الحياة مثل إثبات الأصالة وتحديد الهوية، أمن المطارات، تتبع السجناء، والتجارة الإلكترونية وعلامة الفيسبوك التلقائية. الهدف من تمييز والتعرف على صور الوجه هو للتعرف على وجوه الأشخاص المعنيين بالاعتماد على الميزات المستخرجة من وجوههم. في هذه البحث تم تطوير نظامين مقترحين، النظام المقترح التقليدي للتعرف على الصورة والذي يتضمن العديد من الخطوات للتعرف على الوجوه. الخطوة الأولى هي المعالجة المسبقة للصور لجميع صور التدريب والاختبار. الخطوة الثانية هي الكشف عن دقة الوجه باستخدام خوارزمية فيولا –جونز. الخطوة الثالثة هي استخراج الميزات. وقد تم تنفيذ النظام المقترح باستخدام مجموعة قواعد البيانات (موكت) واعتمدت هذه المجموعة بأخذ معالجة الوجوه من الاتجاه الأمامي. وأظهرت النتائج أن النظام المقترح أعطى دقة معدل إجمالي 96.77٪ لنفس صور الاختبار. Nowadays face image recognition became an effective research area. It covers a wide range of activities from many aspects of life such as authentication and identification, airport security, inmate tracking, e-commerce and face book's automatic tag. The aim of face image recognition is to recognize the face of a person's depend on the features extracted from their faces. In this paper, two proposed systems were developed, the conventional proposed system of image recognize include many steps to recognize faces. The first step is the preprocessing of images for all training and testing images. The second step is detecting accurate the accuracy of the face by using Viola and Jones algorithm. The third step is features extraction. The proposed system has been implemented by using the (MUCT) datasets. This dataset is considered taking the processing of faces for frontal position. The results show that the proposed system with SVM classifier recognition provides an accuracy total rate of 96.77% for the same test images. |
---|---|
ISSN: |
1994-8638 |