Multi-spectral hybrid invariant moments fusion technique for face identification

المؤلفون المشاركون

Hasan, Rehab F.
Hamandi, Shayma M.
Rahmah, Abd al-Munim Salih

المصدر

The International Arab Journal of Information Technology

العدد

المجلد 18، العدد 3A (s) (31 مايو/أيار 2021)، ص ص. 405-413، 9ص.

الناشر

جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي

تاريخ النشر

2021-05-31

دولة النشر

الأردن

عدد الصفحات

9

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الملخص EN

For reliable face identification, the fusion process of multi-spectral vision features produces robust classification systems, this paper exploits the power of thermal facial image invariant moments features fused with the visible facial image invariant moments features to propose a new multi-spectral hybrid invariant moment fusion system for face identification.

And employs Feed-forward neural network to train the moments' features and make decisions.

The evaluation system uses databases of visible thermal pairs face images CARL and UTK-IRIS databases and gives an accuracy reaches 99%.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Hamandi, Shayma M.& Rahmah, Abd al-Munim Salih& Hasan, Rehab F.. 2021. Multi-spectral hybrid invariant moments fusion technique for face identification. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 18, no. 3A (s), pp.405-413.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1439892

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Hamandi, Shayma M.…[et al.]. Multi-spectral hybrid invariant moments fusion technique for face identification. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 18, no. 3A (Special issue) (2021), pp.405-413.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1439892

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Hamandi, Shayma M.& Rahmah, Abd al-Munim Salih& Hasan, Rehab F.. Multi-spectral hybrid invariant moments fusion technique for face identification. The International Arab Journal of Information Technology. 2021. Vol. 18, no. 3A (s), pp.405-413.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1439892

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 411-412

رقم السجل

BIM-1439892