نشر المدرس الدكتور عبد الباسط كاظم شكر التدريسي من قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم بجامعة ديالى بحثاً علمياً بعنوان تقييم بعض التقنيات المستخدمة في انظمة تمميز الوجه البشري باستخدام المشتقات من الدرجة الثانية وطريقة مبتكرة لاستخلاص الخواص تعتمد على الميل الخطي البسيط في المجلة الدولية لعلوم الحاسوب وأمنية الشبكة المصنفة ضمن Scopus والتي تصدر من دولة كوريا.

أوضح الباحث في مقدمة بحثه أن استخدام نظام التعرف على الوجه اصبح على نطاق واسع لمختلف التطبيقات الحساسة مثل بوابات المطار والمراقبة الخاصة ونظام التتبع. أداء معظم انظمة التعرف على الوجه ينخفض بشكل كبير إذا كان هناك عدةاختلافات في إضاءة صور مجموعة البيانات.

في هذه الدراسة تم استخدام خوارزمية جديدة تقوم على مزيج من التقنيات المستخدمة في عمليات معالجة الصورة وتقينات ضغط الصورةو ميزات مستخلصات البيانات من الشبكات العصبية الاصطناعية شبكة ANN كمصنف.

يتم استخدام عملية التجزئة للتقسيم كل صورةإلى كتل متساوية الحجم حيث تتم معالجة كل كتلة او جزء من بيانات الصورة على حدة. تعتمد الطريقة على تقنية مستخلصات جديدة تعتمد على Linear الانحدار SLP الانحدار مع تحول المويجات المنفصلة (DWT) والمكونات الأساسية للتحليل PCA .

يستخدم ANN لتصنيف مجموعة البيانات وجميع النتائج التي تم الحصول عليها. تم استخدام مزيج من مجموعة من مختلف التفنيات مثل ((Zero cross، DWT، SLP-PCA، ANN)، (LOG،DWT، SLP-PCA، ANN)، (Canny، DWT، SLP-PCA، ANN).

تم فحص الأسلوب المقترح وتقييمه باستخدام وجوه مجموعات البيانات تعتمد على مصنف ANN. كانت النتائج التجريبية تفوق الخوارزميات التي استخدمت تقنيات حديثة حيث اكتسبت مجموعات (CANNY، SLP، ANN) أفضل النتائج.

<<  الموضوع التالي  |  الموضوع السابق  >>