Face Recognition Based on Image, Geometric Features, and Neural Networks
| العنوان بلغة أخرى: |
التعرف علي الوجه باستخدام الميزات الهندسية والصورية والشبكات العصبونية |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | الليمون، محمد متعب (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | الحياري، حازم علي (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2015
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 57 |
| رقم MD: | 1047693 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الاردنية |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
11
| المستخلص: |
في الفترة الأخيرة قد شاهدنا ثورة في الأعمال المتعلقة بالتعرف على الأنماط باستخدام أساليب النظام العصبي. التعرف على الوجه هو عبارة عن جزء من التعرف على الأنماط ولها أهمية في عدة تطبيقات على سبيل المثال، الأمن: الوصول للمناطق الممنوعة، الخدمات المصرفية: شخصية صاحب الشيك وأيضا التعرف على الأفراد في المحطات الجوية. هذا العمل سوف يوضح ما يتضمن عملية التحقق من الوجه من مهام وتخطيط نظام التحقق من الوجه المعتمد على الصور والميزات الصورية والهندسية والشبكات العصبية. في هذا البحث تثبت ملاءمة استخدام معالجة الصور واختيار مجموعة متنوعة من الميزات الهندسية لاستخدامها في عملية التحقق من صور الوجه. حيث تم اختيار الميزات بعناية من أجل تحقيق أفضل نتيجة باستخدام الحد الأدنى من المزايا للوصول إلى نتيجة أفضل كما وأنه تم تصميم بنية الشبكة العصبية الاصطناعية لتصنيف الميزات المستخرجة منصور الوجه. كما استخدمت أيضا الخوارزمية العكسية لتدريب الشبكة. تم تقييم أداء النظام المقترح بناء على بيانات من 300 صورة وجه تعود إلى 20 شخصا. وفي النظام المقترح في هذا البحث استخدم خوازمية النشر العكسية واستخدم قاعدة البيانات جورجيا التي تحتوي على صور وجه لأشخاص تختلف في درجة الإضاءة والتعابير ودرجة الميلان للوجه. وفي النهاية، أظهرت النتائج النهائية في العمل المقترح أنه حصل على نسبة لمعدل الاعتراف 92.69%، ونسبة خطأ 7.31% هذه النسبة جيده جدا، وعند زيادة عدد صوره الوجه في مجموعات التدريب سوف يتحسن الأداء والدقة. |
|---|
عناصر مشابهة
-
A Flower Recognition System Based on Image Processing and Neural Networks
بواسطة: المقدادى، حذيفة احمد الشيخ سليم منشور: (2015) -
Neural Networks- Based Face Detection
بواسطة: عبدالرحمن، عماد محمد منشور: (2004) -
Faces Recognition Based on Artifical Neural Netowrks
بواسطة: Ahmed, Ibrahim Abdulrah منشور: (2005) -
Image Compression Using Neural Networks and Wavelet Transform
بواسطة: عباس، أحمد كامل منشور: (2013) -
Human Face Detection and Recognition in Color Images Based on Color Segmentation and Neural Network Techniques
بواسطة: Weshah, Safwan R. S. منشور: (2005)
