TY - JOUR ID - TI - Eigenface and SIFT For Gender Classification استخدام الإيجن فيس و أس آي أف تي في عملية تصنيف الجنس AU - Dhyaa Shaheed Sabr Al-Azzawy ضياء شهيد صبر – جامعة واسط/ كلية العلوم/قسم الفيزياء PY - 2012 VL - 5 IS - 1 SP - 60 EP - 76 JO - Journal Of Wassit For Science & Medicine مجلة واسط للعلوم والطب SN - 19925816 AB - In this paper, we study and analyze five different approaches for gender classification (Male or Female). The purpose of approaches is to extract the main features from face image and for each approach; we used these features as input to the Support Vector Machine SVM classifier for classification process. In the first approach, we implemented the Principal Component Analysis PCA features as input to the SVM classifier. In the second approach, the resulted parameters of Scale Invariant Features Transform approach are used as input to SVM classifier. In the third approach, we implemented Eigenfaces as input to SIFT, and then the results of SIFT are used as input to SVM classifier also. In the fourth approach, we implemented Eigenfaces to be input to Volume-SIFT (VSIFT) and then used as input to SVM classifier. The last, we modified the VSIFT approach and use as input to SVM classifier. The practical implementation results show that the proposed approach (modified VSIFT) gave us high performance of gender classification than other approaches.

في هذا البحث تمت دراسة خمس طرق لتصنيف الجنس (ذكر أو انثى) وتحليلها، الغرض من تلك الطرق الخمس هو الحصول على الصفات الأساسية من صورة الوجه ومن ثم استخدام تلك الصفات بوصفها مدخلات للمصنف "ماكنة المتجه المسند" SVM. في الطريقة الأولى، تم اعتماد صفات تحليل المكونات الأساسية PCA بوصفها مدخلات الى المصنف SVM. في الطريقة الثانية، فإن نتائج تطبيق طريقة الخصائص ثابتة القياس Scale Invariant Features Transform SIFT يتم استخدامها بوصفها مدخلات في المصنف SVM. في الطريقة الثالثة، يتم اعتماد مخرجات الإيجن فيس Eigenfaces بوصفها مدخلات الى طريقة الخصائص ثابتة المقياس ومن ثم استخدام مخرجاتها بوصفها مدخلات الى المصنف SVM. في الطريقة الرابعة، يتم استخدام مخرجات الايجن فيس بوصفها مدخلات الى VSIFT ومن ثم تصنيفها بوساطة المصنف SVM. واخيرا في هذا البحث تم تطوير طريقة VSIFT وادخال مخرجات هذه الطريقة الى المصنف SVM. إن نتائج التنفيذ العملي للطريقة المفترضه هذه تبيِّن انها ذات كفاءة عالية في عملية التصنيف مقارنة مع الطرق الأربع الاُخرى. لقد تم الحصول على صور الوجوه المستخدمة في عملية التدريب والاختبار من موقع مشاريع بحث علم بصريات الحاسوب (CVSRP). إن الهدف من البحث هو حساب نتائج تطبيق استخدام الإيجن فيس في الطريقة المفترضة والجديدة في تحديث VSFIT لتصنيف الوجوه الى ذكر أو أنثى، وكذلك تحليل أداء الطريقة الجديدة ومناقشتها. ER -