عنوان الإطروحه |
A Hybrid Facial Recognition System based on Binary Dragonfly Optimization Method
|
تاريخ مناقشة الاطروحه |
2022-01-11 |
اسم الطالب |
حنين خالد عبدالله الخزاعله
|
المشرف |
خالد محمد عبدالرحمن بطيحه |
|
المشرف المشارك |
|
اعضاء لجنة المناقشة |
| اكرم عارف نايف مصطفى |
| رضوان الدويري |
|
الكلية |
كلية الامير الحسين بن عبدالله لتكنولوجيا المعلومات |
القسم |
علم الحاسوب |
الملخص بالعربية |
اصبح التعرف على الوجوه شائعًا بشكل متزايد في السنوات الأخيرة بسبب طبيعته غير التعاونيه، والتشابه البشري ، والتطبيق الواسع. ومع ذلك ، النتائج الإيجابية من الخوارزميات المطبقة في المختبر ليست مضمونة دائمًا في العالم الواقعي.يمكن أن تسبب التغيرات داخل الطبقة مثل الاضاءه والانسداد تباينات كبيرة في المظهر. بالاضافة الى الظروف غير المقيدة التي توثر بشكل سيء على نهج التعرف على الوجوه ،فان خصائص الوجه لها العديد من الميزات الزائدة عن الحاجة والمكررة وغيرذات الصلة التي تضعف أداء تقنيات التعرف على الوجوه .نتيجة لهذه القضايا ،ستقترح هذه الاطروحة نظاما جديدا لمعالجة مشاكل التعرف على الوجه ، من المتوقع ان ينتج عن الطريقة المقترحة معدلات التعرف الممتازة بينما تتطلب الحد الادنى من وقت المعالجة.
في هذه الدراسة تم تطوير نظام فعال ودقيق للتعرف على الوجوه ، والذي يمكن استخدامه في مجموعه واسعة من سيناريوهات العالم الحقيقي .سيتم استخدام الانماط الثنائية المحلية الموحدة الماخوذه من صور الوجه ودمجها مع ميزات موجات غابور في معالجة النظام المقترح ويمكن تحسين التعرف على الوجوه باستخدام نهج جديد مستوحى من اختيار الميزات يستخدم لازالة الميزات الزائدة وغير ذات الصلة ،سيتم استخدام خوارزمية اليعسوب الثنائية لتقليل ابعاد تمثيلات الوجه ،وسيتم اجراء عملية التصنيف باستخدام مصنف الجار الاقرب .
تهدف الاختبارات على مجموعات البيانات المعيارية إلى إظهار أن التقنية المقترحة تتفوق في الأداء على أفضل الممارسات الحالية في مجال البحث هذا من حيث معدلات التعرف. أثبتت الاختبارات التجريبية الإضافية قدرة النهج المقترح على التعامل مع التحدي المتمثل في تقييد حجم العينة
|
الملخص بالانجليزي |
Face recognition (FR) has become increasingly popular in recent years because of its non-intrusive nature, human analogy, and wide applicability. However, in the real world, positive results from FR algorithms implemented in labs are not always guaranteed. Intra-class variables, such as lighting and occlusion, can cause significant variances in appearance. In addition to the unconstrained conditions such as illumination, occlusion, pose, and expression that are badly influence FR approaches. The face characteristics have many redundant, irrelevant, and noisy features that negatively impair the performance of FR techniques. As a result of these issues, this thesis proposes a new FR system to address FR problems. The suggested method is predicted to produce excellent recognition rates while requiring minimal processing time.
Accurate and efficient face-recognition system which was developed in this study, can be used in a wide range of real-world scenarios. Unified Local Binary Patterns (ULBP) taken from facial photos and merged with Gabor wavelet features were used in the processing of the suggested system. Facial recognition can be improved by using a new inspired feature selection approach that uses the Binary Dragonfly Algorithm (BDA) to remove redundant and irrelevant features, and the classification process that was done by K-nearest neighbor (KNN) classifiers to reduce the dimensionality of facial representations.
Tests on benchmark datasets are intended to show that the suggested technique outperforms the current best practices in this field of research in terms of recognition rates. Additional experimental tests have validated the proposed approach's ability to deal with the challenge of restricted sample size
|
رقم ISN |
7691 |
|
للحصول على الرسالة كملف يرجى تزويد المكتبة برقم ISN
|
|