| LEADER |
05028nam a22002777a 4500 |
| 001 |
0124378 |
| 024 |
|
|
|3 10.34279/0923-007-002-012
|
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 044 |
|
|
|b العراق
|
| 100 |
|
|
|9 38104
|a Ibrahim, Abdul-Wahab Sami
|e Author
|
| 245 |
|
|
|a Face Recognition and Retrieval based on Wavelet Transform Using Association Rules in Android Operating System
|
| 246 |
|
|
|a التعرف على الوجه واسترجاعها على أساس تحويل المويجات باستخدام قوانين الرابطة في نظام التشغيل أندرويد
|
| 260 |
|
|
|b الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات
|c 2016
|
| 300 |
|
|
|a 98 - 117
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 500 |
|
|
|a الملخص باللغة العربية
|
| 520 |
|
|
|a في هذا البحث , أقترحنا طريقة الكشف عن الوجه نفذت بنجاح على نظام التشغيل الأندرويد الأصدار (4.3) التي تشمل البرمجة بلغة الجافا الأصدار 6 ونظام التعرف على الوجه نفذت بنجاح في لغة البرمجة visual Basic 6.0. الفكرة الرئيسية لنظام المقترح تعتمد على أن أي صورة لها مميزات فريدة متعددة. هذه الميزات تختلف من صورة وجه إلى أخرى. الخوارزمية المقترحة تعتمد على تحويل المويجات لأستخراج الخصائص من صورة وجه الشخص لأستخراج العلاقات الترابطية بين هذه الخصائص لتمييز صورة وجه الشخص وأسترجاعها.ثم تخزين كل صورة مع قواعدها الترابطية في قاعدة بيانات القواعد الترابطية لأستخدامها في نظام تمييز الوجه وأسترجاعها. من نتائج الاختبار لاحظنا أن سلوك النهج الكشف عن الوجه المقترح يؤدي الى نتائج أداء عالية, التعرف على الوجه وطريقة أسترجاعها يؤدي الى نتائج أداء عالية لمعظم فئات صور الوجه. تم اختبار النظام على قاعدة بيانات تم جمعها من 30 متطوعا، حيث تم جمع 15 صورة لكل شخص جمعت في ظل ظروف إضاءة مختلفة, ومتنوعة في التعبير, وتوجاتها, والاضاءة, ولون البشرة, الخلفية, الأعمار وشكل الوجوه (الفم والعيون مفتوحة أو مغلقة, مع أو بدون نظارات, ذكوراً وإناثاً......الخ). حققت معدل التدريب (%100) وحققت معدل تمييز ( 72% ) ومتوسط الدقة (70.5%).
|
| 520 |
|
|
|b In this paper, we propose face detection approach was successfully implemented on Android Operating System version (4.3) which involved programming in Java language version 6 and face recognition system successfully implemented in programming language visual basic 6.0. The main idea of the proposed system depends on the fact that any face image person has multi unique features. These features are different from one face image to another. Our proposed algorithm depends on wavelet transform to extract features from the face image person to extract association rules between these features to recognition face images person and retrieval. And then each face image is stored with its association rules in the association rules database to be used in face image recognition and retrieval systems. From experiments and test results it is noted that behavior of proposed face detection approach leads to higher detection performance results, face recognition and retrieval approach leads to higher performance results for most classes. The system was tested over a database collected from 30 volunteers, where 15 images for each person were collected under different lighting conditions, varied in expression, orientations, illumination, skin color, background, ages, and faces shapes (the mouth and eyes are open or closed, with or without glasses, male and female... etc.). The achieved training rate was 100% and recognition rate (72%) and the average of precision (70.5%) were achieved.
|
| 653 |
|
|
|a استرجاع الصور بالوجه
|a قوانين الرابطة
|a نظام تشغيل أندرويد
|
| 692 |
|
|
|b Face Recognition
|b RGB color space
|b discrete wavelet transform
|b Data Mining
|b Association Rules
|b Content-based Image Retrieval
|b Android Operating System
|
| 700 |
|
|
|9 388859
|a Mustafa, Raniah Ali
|e Co.Author
|
| 773 |
|
|
|4 علوم المعلومات وعلوم المكتبات
|6 Information Science & Library Science
|c 012
|e Iraqi Journal of Information Technology
|f Al-Maǧallaẗ al-ʻirāqiyyaẗ li-tiknulūǧiyā al-maʻlūmāt
|l 002
|m مج7, ع2
|o 0923
|s المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات
|v 007
|x 1994-8638
|
| 856 |
|
|
|u 0923-007-002-012.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q y
|
| 995 |
|
|
|a HumanIndex
|
| 999 |
|
|
|c 740131
|d 740131
|
