المستخلص: |
تهدف هذه الدراسة إلى مقارنة بعض تقنيات التعرف على الوجوه، وذلك لتقييم أدائها في مختلف الأحوال سواء كانت منضبطة أو غير منضبطة. وعليه، تناولت هذه الدراسة فحص أداء ثلاث خوارزميات مستخدمة للتعرف على الوجوه، وهي (PCA, DCT and LPP) في أنظمة تحديد الهوية باستخدام قواعد بيانات مختلفة إلى جانب قاعدة بيانات مرجعية مقترحة تشمل (Yale, XM2VTS and BANCA)، حيث تم استخدام برتوكول FERET في معالجة الصور في تلك القواعد لضمان توحيد التنسيق لإعدادات التجارب، وثبات إجراءاتها. وقد تم إجراء ثلاثة تجارب مختلفة، حيث تم إجراء التجربة الأولى باستخدام صور ذات إعدادات متشابهة من قواعد البيانات XM2VTS وBANCA، وذلك لاختبارها باستخدام الخوارزميات (PCA, DCT and LPP). أما التجربة الثانية؛ فقد تم إجرائها باستخدام صور ذات إعدادات ووضعيات التقاط مختلفة من قاعدة البيانات XM2VTS لفحصها من خلال نفس الخوارزميات. وأخيرا تم إعادة التجربة باستخدام قواعد بيانات تحتوي على صور تم التقاطها في بيئة غير منضبطة. وأظهرت النتائج أن تقنية التعرف على الوجوه PPL قد حققت معدل ودقة تعريف أعلى مقارنة ب PCA و DCT؛ بالإضافة إلى ذلك، توصي النتائج بتصميم قاعدة بيانات مرجعية تحتوي على أكبر قدر ممكن الصور بوضعيات مختلفة لكل فرد.
|