research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Hybrid Technique to Improve Face Recognition Using Principal Component Analysis and Singular Value Decomposition
تقنية هجينة لتحسين التعرف على الوجه باستخدام تحليل المكونات الرئيسية وتحلل القيمة المفردة

Authors: Israa Abdul Ameer AbdulJabbar اسراء عبد الامير عبد الجبار --- Zainab Ali Yakoob زينب علي يعكوب
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2019 Issue: 31 Pages: 1-16
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper present a hybrid technique between two of the most popular face recognition methods, Principal Component Analysis (PCA) and singular value decomposition (SVD), and attempts to offer a study for all its mathematical equations in detail and concentrate on the hybrid place between equations in order to focus on the way of processing the hybrid method. Dot product used in mathematical equations and for testing the proposed method used Olivetti Research Laboratory (ORL) data set images were used with different number of images for training set and used various number of Eigen faces and used also dissimilar number for test images and Manhattan distance was used to measure the distances between image vectors in this system, the result shows that the recognition rate using this hybrid technique is higher than the recognition rate using PCA or SVD separately and each time increase the threshold value the accuracy rate increased and conclude that when increase the threshold value and the chosen number of Eigen faces then recognition rate increased.

هذا البحث يقوم بتقديم نظرية هجينه بين اثنين من طرق التعرف على الوجوه واحد من اهم طرق تمييز الوجوه الإحصائية المُسماة (تحليل العنصر الاساسي) و(تحلل القيمة المفردة) ومحاولة لعرض جميع المعادلات الرياضية المستخدمة في هاتان الطريقتان وابراز المكان الذي تم فيه التهجين في كلتا الخوارزميتين والتركيز على طريقة المعالجة الرياضية باستخدام الضرب النقطي، لاختبار الطريقة المقترحة تم استخدام صور مجموعة بيانات أورل مع عدد مختلف من الصور لمجموعة التدريب، وعدد مختلف من الوجوه إيجن المختار واستخدامها أيضا عدد غير متباينة لصور الاختبار وتم استخدام مسافة مانهاتن لقياس المسافات بين ناقلات الصور في هذا النظام، فإن النتيجة تبين أن معدل الاعتراف باستعمال هذه التقنية الهجينة أعلى من معدل التعرف باستخدام (تحليل العنصر الاساسي) أو (تحلل القيمة المفردة) بشكل منفصل، وفي كل مرة تزيد قيمة العتبة وزيادة عدد وجوه الايكن المأخوذة يزيد من معدل دقة تمييز الوجوه.


Article
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

Loading...
Loading...
Abstract

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.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic and English (1)

English (1)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (1)