ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Eigenfaces Recognition Technique for Verifying Noisy Facial Images

المصدر: مجلة كلية التربية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: Ali, S. M. (Author)
مؤلفين آخرين: Ghanem, Haba Saadoon (Co-Author)
المجلد/العدد: ع 1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2010
الصفحات: 108 - 117
ISSN: 1812-0380
رقم MD: 424069
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث ، تم استخدام تقنية الوجوه الذاتية لتشخيص صور لوجوه بشرية متردية بإضافة كميات مختلفة من الضوضاء. تم استخدام طريقة المركبات الأساسية "PCA" المعتمدة على تحويلة كارهنون- لووف الرياضية لحساب المتجهات الذاتية للصور المستخدمة في الاختبار. تم استخدام معيار قيم معدل-مربع-الخطأ الأدنى لحساب درجة التشابه بين مجموعة الصور المحفوظة في قاعدة - البيانات وبين الصور المطلوب تشخصيها. أنواع مختلفة من الضوضاء (كاوسية، منتظمة، ملحية وبهاراتية) وبقدرات مختلفة تم إضافتها على الصور المختبرة لحساب فاعلية الخوارزمية المستخدمة في عملية التشخيص. أثبتت هذه الخوارزمية قدرتها الجيدة على تشخيص صور الوجوه لقدرات متفاوتة من الضوضاء.

In this paper, the eigenfaces recognition method is used to verify noisy images of human faces. The Principal Component Analysis “PCA” which is based on the implementation of the Karhunen-Loeve “KL” transformation is used to compute the Eigenvectors of the test’s images. The similarity between the preserved test’s faces (as Database record) and the input test’s face is performed by utilizing the Mean-Square-Error “MSE” criterion. Different amount of noises (Gaussian, Uniform, Saltand-Pepper) have been added on the test’s image face and compared with preserved faces to deduce the verification reliability of the utilized recognition method.

وصف العنصر: ملخص لبحث منشور باللغة الإنجليزية
ISSN: 1812-0380

عناصر مشابهة