Detection face parts in image using neural network based on MATLAB
المؤلفون المشاركون
Ghalib, Shahd L.
Abd al-Rahman, Asma A.
Tahir, Fuad Sh.
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 39، العدد 1B (31 يناير/كانون الثاني 2021)، ص ص. 159-164، 6ص.
الناشر
تاريخ النشر
2021-01-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Recently, face recognition system (FRS) is implemented in different applications including a range of vital services like airports and banking systems for security purposes.
Therefore, deployed surveillance systems have been established which led to the urgent need to develop a vital face recognition system.
In this work, a new algorithm was proposed for recognition of the face, personal and color images by training the convolutional neural network using the MATLAB program to build a new program for detection of the face, then building a separate program to discover the lips, nose, and eyes, New methods were explored to analyze the main and independent components to improve face detection, which is considered one of the important techniques in this work using neural networks and implementation through the MATLAB program.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ghalib, Shahd L.& Tahir, Fuad Sh.& Abd al-Rahman, Asma A.. 2021. Detection face parts in image using neural network based on MATLAB. Engineering and Technology Journal،Vol. 39, no. 1B, pp.159-164.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1282624
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tahir, Fuad Sh.…[et al.]. Detection face parts in image using neural network based on MATLAB. Engineering and Technology Journal Vol. 39, no. 1B (2021), pp.159-164.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1282624
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ghalib, Shahd L.& Tahir, Fuad Sh.& Abd al-Rahman, Asma A.. Detection face parts in image using neural network based on MATLAB. Engineering and Technology Journal. 2021. Vol. 39, no. 1B, pp.159-164.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1282624
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 164
رقم السجل
BIM-1282624
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر