ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام الشبكات العصبية الاصطن...>الوصف

استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في التعرف على شخص من خلال صورة الوجه

العنوان بلغة أخرى: Person recognize using Elman neural network by face image
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: بدران، عامرة استقلال (مؤلف)
مؤلفين آخرين: محمود، محمد فاروق (م. مشارك) , جاسم، محمد أحمد (م. مشارك) , محمد، محمد نوفل (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 23
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2013
الصفحات: 150 - 167
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 492110
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
التقاط الصورة | برامج الحاسوب | الذكاء الصناعي | الشبكات العصبية الاصطناعية | بصمة الوجه | العزوم السبعة اللاعتمادية
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يهدف هذا النظام إلى التعرف على الشخص من خلال صورة الوجه، ومن استخدامات هذا النظام في المطارات والدوائر الأخرى التي تستخدم في الحفاظ على أمنها كاميرات المراقبة التي تقوم بالتقاط الصور من جهات وزوايا مختلفة، وتوجد هناك صفات في الوجه لكل شخص ثابتة ولا تتغير ولا تؤثر فيها كيفية التقاط الصورة. وفي هذا البحث تم استخدام التحويلات الموجية (Wavelet) لسحب تفاصيل أكثر دقة من الصورة، وبعدها تم استخلاص الصفات بالاعتماد على العزوم السبعة أللاعتمادية والخصائص الإحصائية الأربعة (قياس الموقع المتوسط والانحراف المعياري والميل ومعامل الالتواء) والتي تعالج مشاكل التقاط الصور من قبل كاميرات المراقبة. تم في هذا النظام تكوين قاعدة بيانات لعدة أشخاص كل شخص له سبع صور مختلفة وذلك لتكوين قاعدة بيانات التدريب. وقد تم استخدام شبكة أيلمان العصبية كأداة للتعرف على الأشخاص, وتم تدريب شبكة(Elman) على نسبة خطا (0,001) وعدد دورات التدريب (1079) وبنسبة تعرف (92%). واستخدمت لغة MATLAB R2010a في هذا النظام مع قاعدة بيانات من نوع Microsoft Excel.

The purpose of this system is to recognize aperson`s using face image, and the uses of this system at airports and other offices which use surveillance cameras that take pictures of views and different angles and there are qualities in every person face which do not change and are not affected by the way the picture is taken. In this paper, the remittance waves (Wavelet)are used in order to withdraw more accurate details of the image, and then features were extracted based on the seven resolution and the four statistical properties (location measurement mean, standard deviation and skewness and kurtosis), which address the problems of image capture by the surveillance cameras. This system has been in the database configuration to many people's each person has seven different images in order to configure a database of training. I have been using Elman neural network as a tool to identify people, were trained network (Elman) on the line ratio(0.001)and the number of training courses(1079)and by know(92%). And used the language of MATLAB R2010a in this system with a database of the type of Microsoft Excel.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.