Deep learning-based face detection and recognition system
المؤلفون المشاركون
al-Ibrahimi, Kazim Hasan
al-Rikabi, Jamal M.
المصدر
Journal of College of Education for Pure Sciences
العدد
المجلد 11، العدد 2 (30 نوفمبر/تشرين الثاني 2021)، ص ص. 68-81، 14ص.
الناشر
جامعة ذي قار كلية التربية للعلوم الصرفة
تاريخ النشر
2021-11-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Face detection and recognition systems have recently achieved encouraging results using deep learning especially Convolutional Neural Network (CNN).
Face detection and recognition system have many challenges in unconstrained environments that decrease the accuracy, for overcoming these challenges a deep learning-based features combination has been proposed for face recognition.
The scheme performs feature-level combination by applying two pre-trained InceptionNet-v1 and VggNet-16 models as deep feature extractors.
First, faces are detected and aligned using Multi-Task Convolutional Neural Networks (MTCNN) face detector then the deep features are extracted from a face image using each individually pre-trained CNN.
Second, features obtained from InceptionNet-v1 and VggNet-16 models are combined using the serial-feature combinations method.
Finally, a classification task is perform using a multiclass Support Vector Machine (SVM) classifier.
Experiments on the following datasets: VggFace2, LFW, Essex, and ORL, indicate the efficacy of the proposed system as the combination of the two pretrained CNN models improves performance.
The combination strategy, in particular, yields an accuracy of 95.33% to 99.29% on all datasets.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Rikabi, Jamal M.& al-Ibrahimi, Kazim Hasan. 2021. Deep learning-based face detection and recognition system. Journal of College of Education for Pure Sciences،Vol. 11, no. 2, pp.68-81.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1384487
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Rikabi, Jamal M.& al-Ibrahimi, Kazim Hasan. Deep learning-based face detection and recognition system. Journal of College of Education for Pure Sciences Vol. 11, no. 2 (Nov. 2021), pp.68-81.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1384487
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Rikabi, Jamal M.& al-Ibrahimi, Kazim Hasan. Deep learning-based face detection and recognition system. Journal of College of Education for Pure Sciences. 2021. Vol. 11, no. 2, pp.68-81.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1384487
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 79-81
رقم السجل
BIM-1384487
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