| LEADER |
04014nam a22002657a 4500 |
| 001 |
1705338 |
| 024 |
|
|
|3 10.34279/0923-009-001-007
|
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 044 |
|
|
|b العراق
|
| 100 |
|
|
|9 517584
|a Al Tuwaijari, Jamal Mustafa
|e Author
|
| 245 |
|
|
|a Performance Evaluation Of Face Image Recognition Based Voila Joins With SVM
|
| 260 |
|
|
|b الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات
|c 2018
|g تشرين الأول
|
| 300 |
|
|
|a 48 - 64
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a أصبح التعرف على صور الوجه في الوقت الحاضر مجال بحث فعال. ويغطي مجموعة واسعة من الأنشطة في العديد من جوانب الحياة مثل إثبات الأصالة وتحديد الهوية، أمن المطارات، تتبع السجناء، والتجارة الإلكترونية وعلامة الفيسبوك التلقائية. الهدف من تمييز والتعرف على صور الوجه هو للتعرف على وجوه الأشخاص المعنيين بالاعتماد على الميزات المستخرجة من وجوههم. في هذه البحث تم تطوير نظامين مقترحين، النظام المقترح التقليدي للتعرف على الصورة والذي تضمن العديد من الخطوات للتعرف على الوجوه. الخطوة الأولى هي المعالجة المسبقة للصور لجميع صور التدريب والاختبار. الخطوة الثانية هي الكشف عن دقة الوجه باستخدام خوارزمية فيولا – جونز. الخطوة الثالثة هي استخراج الميزات. وقد تم تنفيذ النظام المقترح باستخدام مجموعة قواعد البيانات (موكت). واعتمدت هذه المجموعة بأخذ معالجة الوجوه من الاتجاه الأمامي. وأظهرت النتائج أن النظام المقترح اعطى دقة معدل إجمالي 96.77% لنفس صور الاختبار.
|
| 520 |
|
|
|b Nowadays face image recognition became an effective research area. It covers a wide range of activities from many aspects of life such as authentication and identification, airport security, inmate tracking, e commerce and Facebooks automatic tag. The aim of face image recognition is to recognize the face of a person’s depend on the features extracted from their faces. In this paper, two proposed systems were developed, the conventional proposed system of image recognize include many steps to recognize faces. The first step is the preprocessing of images for all training and testing images. The second step is detecting accurate the accuracy of the face by using Viola and Jones algorithm. The third step is features extraction. The proposed system has been implemented by using the (MUCT) datasets. This dataset is considered taking the processing of faces for frontal position. The results show that the proposed system with SVM classifier recognition provides an accuracy total rate of 96.77% for the same test images.
|
| 653 |
|
|
|a الصورة الفوتوغرافية
|a صور الوجه
|a معالجة الصور
|
| 692 |
|
|
|a كشف الوجه
|a تمييز الوجه
|a استخراج الميزات
|a فيولا جوز
|a متجهات الدعم العالي
|a موكيت
|b Face Detection
|b Face Recognition
|b Feature Extraction
|b Viola Jones
|b Support Vector Machine (SVM)
|b MUCT
|
| 700 |
|
|
|9 517586
|a Rahem, Mustafa Abdul Baqi
|e Co-Author
|
| 773 |
|
|
|4 علوم المعلومات وعلوم المكتبات
|6 Information Science & Library Science
|c 007
|e Iraqi Journal of Information Technology
|f Al-Maǧallaẗ al-ʻirāqiyyaẗ li-tiknulūǧiyā al-maʻlūmāt
|l 001
|m مج9, ع1
|o 0923
|s المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات
|v 009
|x 1994-8638
|
| 700 |
|
|
|9 517585
|a Mohammed, Suhad Ibrahim
|e Co-Author
|
| 856 |
|
|
|u 0923-009-001-007.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q y
|
| 995 |
|
|
|a HumanIndex
|
| 999 |
|
|
|c 961290
|d 961290
|
