| LEADER |
04578nam a2200325 4500 |
| 001 |
1544361 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 668663
|a الخزاعلة، حنين خالد عبدالله
|e مؤلف
|g Al-Khazaleh, Haneen Khaled Abdalla
|
| 245 |
|
|
|a A Hybrid Facial Recognition System Based on Binary Dragonfly Optimization Method
|
| 246 |
|
|
|a نظام هجين للتعرف على الوجه بالاعتماد على طريقة تحسين اليعسوب الثنائية
|
| 260 |
|
|
|a المفرق
|c 2022
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 57
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة آل البيت
|f كلية الأمير الحسين بن عبد الله لتكنولوجيا المعلومات
|g الاردن
|o 0132
|
| 520 |
|
|
|a اصبح التعرف على الوجوه شائعًا بشكل متزايد في السنوات الأخيرة بسبب طبيعته غير التعاونيه، والتشابه البشري ، والتطبيق الواسع. ومع ذلك ، النتائج الإيجابية من الخوارزميات المطبقة في المختبر ليست مضمونة دائمًا في العالم الواقعي.يمكن أن تسبب التغيرات داخل الطبقة مثل الاضاءه والانسداد تباينات كبيرة في المظهر. بالاضافة الى الظروف غير المقيدة التي توثر بشكل سيء على نهج التعرف على الوجوه ،فان خصائص الوجه لها العديد من الميزات الزائدة عن الحاجة والمكررة وغيرذات الصلة التي تضعف أداء تقنيات التعرف على الوجوه .نتيجة لهذه القضايا ،ستقترح هذه الاطروحة نظاما جديدا لمعالجة مشاكل التعرف على الوجه ، من المتوقع ان ينتج عن الطريقة المقترحة معدلات التعرف الممتازة بينما تتطلب الحد الادنى من وقت المعالجة. في هذه الدراسة تم تطوير نظام فعال ودقيق للتعرف على الوجوه ، والذي يمكن استخدامه في مجموعه واسعة من سيناريوهات العالم الحقيقي .سيتم استخدام الانماط الثنائية المحلية الموحدة الماخوذه من صور الوجه ودمجها مع ميزات موجات غابور في معالجة النظام المقترح ويمكن تحسين التعرف على الوجوه باستخدام نهج جديد مستوحى من اختيار الميزات يستخدم لازالة الميزات الزائدة وغير ذات الصلة ،سيتم استخدام خوارزمية اليعسوب الثنائية لتقليل ابعاد تمثيلات الوجه ،وسيتم اجراء عملية التصنيف باستخدام مصنف الجار الاقرب . تهدف الاختبارات على مجموعات البيانات المعيارية إلى إظهار أن التقنية المقترحة تتفوق في الأداء على أفضل الممارسات الحالية في مجال البحث هذا من حيث معدلات التعرف. أثبتت الاختبارات التجريبية الإضافية قدرة النهج المقترح على التعامل مع التحدي المتمثل في تقييد حجم العينة. الكلمات الرئيسية: التعرف على الوجه ، التصنيف ، الإضاءة ، التعبيرات ، مجموعة بيانات AR، مجموعة بيانات ORL ، الأبعاد العالية ، خوارزمية اليعسوب الثنائية .
|
| 653 |
|
|
|a التعلم الآلي
|a الخوارزميات البيانية
|a اليعسوب الثنائية
|a البيانات المعيارية
|
| 700 |
|
|
|a بطيحة، خالد محمد
|g Batiha, Khaled Mohammad
|e مشرف
|9 483568
|
| 856 |
|
|
|u 9802-005-012-0132-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9802-005-012-0132-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9802-005-012-0132-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9802-005-012-0132-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9802-005-012-0132-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-005-012-0132-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-005-012-0132-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-005-012-0132-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-005-012-0132-5.pdf
|y 5 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-005-012-0132-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 1253562
|d 1253562
|
