Masked Face Recognition under the COVID-19 Using CNN & PCA Algorithms
| العنوان بلغة أخرى: |
التعرف على الوجه المقنع في ظل جائحة كورونا باستخدام خوارزميات تحليل المكون الرئيسي والشبكة العصبية التلافيفية |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | القضاه، سماء صلاح الدين (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | بطيحة، خالد محمد (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2022
|
| موقع: | المفرق |
| الصفحات: | 1 - 50 |
| رقم MD: | 1253544 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة آل البيت |
| الكلية: | كلية الأمير الحسين بن عبد الله لتكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
18
| المستخلص: |
تعد القياسات الحيوية ضرورية لتخزين المعلومات الشخصية مثل بصمات الأصابع وكلمات المرور والتعرف على الوجوه وما إلى ذلك. يؤثر COVID-19 على كل من المنظمات العامة والخاصة ، وتركز الحكومات جهودها على الأشخاص الذين يرتدون أقنعة خارج المنزل لحماية أنفسهم. أصبحت نمذجة الوجه وتحليله مقاييس حيوية مهمة لأن الناس أصبحوا أكثر أمانًا دون لمس أي جهاز. ومع ذلك ، لا تعمل معظم خوارزميات التعرف على الوجوه عندما يرتدي الأشخاص أقنعة لأن منطقة الأنف مفيدة في التعرف على الوجوه ، وغالبًا ما تكون مصادقة الوجه غير فعالة. يجب تطوير خوارزميات محسنة لحل هذه التحديات في الأماكن الإلزامية لحل هذه المشاكل. الهدف من هذه الدراسة هو إنشاء نموذج (MF-CP) للتعرف على الوجوه المقنعة لنظام القياسات الحيوية باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية وتحليل المكونات الرئيسية. بعد محاكاة وجه الصورة ، اقترحنا نموذج (MF-CP) بواسطة مجموعة بيانات LFW المحاكاة ، أولاً للتحقق مما إذا كان الوجه يرتدي قناعًا أم لا ، ثم لمعرفة ما إذا كان الوجه المقنع يتعرف عليه. المعالجة المسبقة واختيار الميزات والتصنيف هي المراحل الرئيسية الثلاث لنموذج (MF-CP). الهدف الرئيسي من هذا النموذج المقترح هو تحسين أداء التعرف على الوجوه المقنعة وتحديد ما إذا كان الوجه مقنعًا أم لا. يجمع هذا النهج المقترح بين تحليل المكونات الرئيسية وتقنية الشبكة العصبية التلافيفية. لتحسين دقة المصنف ، تجنب الصور المقنعة غير الضرورية وحدد فقط الصور المهمة لمعالجة مشكلة الأبعاد الخطيرة. علاوة على ذلك ، عند استخدام CNN و PCA معًا في مرحلة التصنيف ، يستخدم النموذج المقترح تعلم النقل كمصنف لتحسين التعرف على الوجوه المقنعة. يستخدم هذا النموذج محاكاة LFW لتحديد ما إذا كان الوجه يرتدي قناعًا والتعرف عليه بدقة 93.05٪ عند تطبيقه في 1000 عينة محاكاة LFW ، والحصول على 95.02٪ عند تطبيقه على 2000 عينة. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Prediction of Covid-19 Patients Using Machine Learning Approaches
بواسطة: النعامنه، هديل حسن صالح منشور: (2022) -
COVID-19 Prediction for Jordan Using Neural Networks
بواسطة: عبيدات، أمل محمد منشور: (2022) -
The Arithmetic Optimization Algorithm for Multilevel Thresholding Image Segmentation: A Case Study of Chest X-Ray Images for COVID-19 Cases
بواسطة: جاسم، سيف توفيق منشور: (2021) -
Face Recognition Based Automatic Attendance System Using Artificial Intelligence Concept
بواسطة: Hamed, Moayad Abdelhafeez Arbab منشور: (2021) -
A Real Time Face Mask Detection Application for Covid-19
بواسطة: Douadi, Azzeddine منشور: (2021)
