تحليل أداء نظام متين للتعرف على الوجوه باستخدام طريقة Fisherfaces تحت ظروف بيئية متغيرة
الكلمات المفتاحية:
التعرف على الوجوه، وجوه فيشر (Fisherfaces)، التحليل التمايزي الخطي (LDA)، تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، التعرف على الأنماط، القياسات الحيويةالملخص
يُعد التعرف على الوجوه تقنية بيومترية أساسية لتحديد الهوية، ومع ذلك لا تزال تواجه تحديات كبيرة تتعلق بتغيرات الإضاءة وتعبيرات الوجه (Belhumeur et al., 1997). تقدم هذه الدراسة نظاماً للتعرف على الوجوه يعتمد على طريقة Fisherfaces، التي تستخدم تحليل التمايز الخطي (LDA) لتعظيم فصل الفئات (Martinez & Kak, 2001). تتضمن المنهجية المقترحة مراحل معالجة الصور مسبقاً، بما في ذلك التحويل إلى التدرج الرمادي والنمذجة، مع عملية استخراج ميزات ثنائية المرحلة تشمل تحليل المكونات الرئيسية (PCA) وتحليل LDA. يتم إجراء التصنيف باستخدام منهجية أقرب جار (NN) لتحديد الهوية. أظهرت التقييمات التجريبية على مجموعة بيانات قياسية دقة تعرف إجمالية بلغت 90%، مع تراوح مستويات الأداء بين 85% و95%. تشير هذه النتائج إلى أن إطار Fisherfaces يظل متيناً تحت ظروف متنوعة (Zhao et al., 2003)، مما يوفر حلاً موثوقاً للتطبيقات العملية في مجالات الأمن والمراقبة.
التنزيلات
