ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Face Based Cender Recognition

العنوان بلغة أخرى: التعرف على نوع الجنس من صورة
المؤلف الرئيسي: Al Wajih, Ebrahim Qasem (Author)
مؤلفين آخرين: Ghouti, Lahouari (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2016
موقع: الظهران
الصفحات: 1 - 186
رقم MD: 775229
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة الملك فهد للبترول والمعادن
الكلية: عمادة الدراسات العليا
الدولة: السعودية
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.

صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 04373nam a22003497a 4500
001 0066488
041 |a eng 
100 |9 410246  |a Al Wajih, Ebrahim Qasem  |e Author 
245 |a Face Based Cender Recognition 
246 |a التعرف على نوع الجنس من صورة 
260 |a الظهران  |c 2016 
300 |a 1 - 186 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c جامعة الملك فهد للبترول والمعادن  |f عمادة الدراسات العليا  |g السعودية  |o 0798 
520 |a الأنظمة البيومترية هي أنظمة ترتبط بالخصائص الفسيولوجية المميزة لتحديد الأفراد ومن هذه الخصائص بصمة الأصبع، شبكية العين، قزحية العين، وتوقيعات اليد. أحد أهم الخصائص الفسيولوجية للإنسان هو الوجه الذي يحتوي على العديد من المعلومات مثل الجنس، العمر، العرق والحالة المزاجية للفرد. يعتبر التعرف وتحديد هوية الأشخاص إحدى التحديات المرتبطة بمجال تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي لاحتوائها، على سبيل المثال، تحديد منطقة الوجه وتحديد معالمه. وعلى الرغم من وجود عدة أنظمة بيومترية بشكل واسع إلا إنها تعاني من احتياجها لزمن كبير للمعالجة وذلك بسبب كبر حجم قاعدة بيانات الوجوه المستخدمة في هذه الأنظمة. لذلك أي عملية لتقليل زمن المعالجة سيكون له أثر في أداء النظام بالكامل. في هذه الأطروحة، تم اقتراح نموذج للتعرف على الجنس لتقليل مساحة البحث في أنظمة تحديد أو التعرف على الأشخاص باستخدام وجوههم. هناك أيضا عوامل أخرى يمكن استخدامها للقيام بهذا الغرض مثل لون البشرة وتعابير الوجه. الهدف من هذه الأطروحة هو تطوير خوارزمية معتمدة على الوجه للتعرف على الجنس باستخدام عدة سمات/ ملامح للصورة. كما منحت الميزات الإحصائية اهتماما خاصا لقدرتها على تمثيل أفضل لمعالم الوجه. في هذه الأطروحة، تم تمثيل المناطق المحلية للوجه باستخدام السمات التالية: GIST، الرسم البياني الهرمي للتدرجات الموجهة (pyramid histogram of oriented gradients (PHOG))، GIST المعتمدة على تحويل جيب التمام المتقطع (discrete cosine transform (DCT)) تحليل العنصر الرئيسي (principal component analysis (PCA)). هذه السمات استخرجت من المناطق المحلية للوجه ومن ثم تم استخدام آلة المتجه الداعم (support vector machine (SVM)) كمصنف لهذه السمات. وفي نهاية الأطروحة قيم أداء السمات المقترحة وكذلك المصنف المقترح بالمقارنة مع تقنيات حديثة مستخدمة في التعرف على الجنس المعتمدة على استخدام صور الوجه المكتسبة من بيئات غير المنضبطة. 
653 |a علم الحاسب الآلى  |a الأنظمة البيومترية  |a الجنس 
700 |9 31441  |a Ghouti, Lahouari  |e Advisor 
856 |u 9800-005-009-0798-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9800-005-009-0798-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9800-005-009-0798-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9800-005-009-0798-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9800-005-009-0798-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9800-005-009-0798-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9800-005-009-0798-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9800-005-009-0798-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9800-005-009-0798-5.pdf  |y 5 الفصل 
856 |u 9800-005-009-0798-O.pdf  |y الخاتمة 
856 |u 9800-005-009-0798-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
856 |u 9800-005-009-0798-S.pdf  |y الملاحق 
930 |d n 
995 |a Dissertations 
999 |c 775229  |d 775229 

عناصر مشابهة