TY - JOUR ID - TI - Hybrid techniques to improve face recognition based on features extraction methods and Haar discrete wavelet transformation تقنيات هجينه لتحسين التعرف على الوجه بالاعتماد على طرق استخراج ميزات الوجه والتحول المويجي المتقطع AU - Israa AbdulAmeer AbdulJabbar اسراء عبدالامير عبدالجبار AU - Zainab Ali Yakoob زينب علي يعقوب PY - 2018 VL - 10 IS - 2 SP - 36 EP - 46 Comp JO - Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات SN - 20740204 25213504 AB - This paper uses hybrid techniques to improve the rate of recognition for a face from identified data set of faces. These techniques are summarized by applying firstly the Haar discrete wavelet transformation method in order to enhance and compress the images of the data set and store the results for each process in a separate data set. Secondly, applying a hybrid method from two popular face recognition methods called Principal Component Analysis and Singular Value Decomposition for extracting feature from the images. This work applied by using a dataset contains 400 images for 40 different persons called Olivetti Research Laboratory (ORL). In calculating the distances between image vectors, Manhattan measurement is used and its show a very good results in recognition rate. From this work, it can be concluded that recognition rate increments with the decrementing in the number of dataset images and increasing the threshold value. The expended time in execution decreases in a very obvious way when using the compressed dataset rather than the enhanced dataset which its images has four times the size of the images in the compressed dataset.

هذا البحث يقوم باستخدام تقنيات لتحسين تمييز الوجوه من قاعدة بيانات معرفة مسبقا. هذه التقنيات تلخص اولا بتطبيق طريقة التحول المويجي المتقطعة هار لغرض تحسين قاعدة البيانات و ضغطها و خزن نتيجة التحسين و الضغط كل على حدة. المرحلة الثانية تقوم بتطبيق طريقة هجينة بين طريقتين معروفة من طرق استخراج الخواص المستخدمه في تمييز الوجوه و التي تسمى تحليل العنصر الاساسي و تحلل القيمة المفردة. هذا العمل طبق باستخدام قاعدة البيانات اورال المكونة من 400 صورة ل 40 شخص مختلفين. تم حساب المسافات بين محاور الوجوه باستخدام طريقة مانهاتن لحساب المسافات والتي قدمت نتائج جيدة في التمييز. نستنتج من هذا العمل ان نسبة تمييز الوجوه تزداد بنقصان عدد صور الوجوه المستخدمة في قاعدة البيانات و زيادة قيمة العتبة المستخدمه. وان الوقت الذي يستغرقه النظام في التنفيذ يقل بنسبة كبيرة جدا عند استخدام قاعدة البيانات المضغوطة بدلا من قاعدة البيانات المحسنة و ذلك لان حجم الصور فيها يكون اكبر باربع مرات من حجم الصور المضغوطه. ER -