The application of artificial neural network to detect the position of human face in digital image
المؤلف
المصدر
Journal of Kufa for Mathematics and Computer
العدد
المجلد 1، العدد 8 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
جامعة الكوفة كلية الرياضيات و علوم الحاسوب
تاريخ النشر
2013-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
أحد أهم الأمور في تمييز الوجه البشري هو تحديد مركز الوجه, في هذا البحث تم تنفيذ تجربة لتحديد موقع الوجه باستخدام الشبكة العصبية الذكية ANN حيث تم الحصول على الوجه من حيث الموقع و الأبعاد للصورة الرقمية.
طبقت التجربة على نماذج أوجه معطاة بمساعدة خوارزمية QuickProp و [طريقة التعليم النشطة Active learning Method] لتسريع عمل التجربة.
و تم أيضا تأشير و ملاحظة فروقات وقت التنفيذ باستخدام خوارزمية الانتشار الخلفي القياسية.
نفذت التجربة باستخدام 200, 300, 400 صورة رقمية لكل تطبيق, تتوقف عملية التكرار عندما تصل نسبة الخطأ إلى 0.05 مع ملاحظة أن الرقم الأكبر من البيانات الخوارزمية [QuickProp] تعطي تزايد ملحوظ في نسبة التدريب بالاعتماد على نتائج التجربة و باستخدام 14 ملف و 273 صورة رقمية تم تحديد موقع الوجه بنسبة 70.24 مع نسبة 62 لتحديد الصورة التي لا تتضمن وجه.
الملخص EN
One of the important parts in human face recognition is detecting face position.
In this paper a implement face position detection experiment using (Artificial Neural Network, ANN) to give outputs of human face number, position and dimension as found in a digital image.
The system is trained using available ace samples.
Quickprop algorithm and active learning method are used to speed the system training process up.
And also indicate the comparison of the training time with standard Backpropagation algorithm and the training with Quickprop algorithm.
The experiment is conducted using 200, 300 and 400 data.
For each of the trainings, the iteration is stopped when the error value reaches 0.05.
It is observed that the bigger number of the training data of the Quickprop algorithm causes significant increase in the training rate.
Based on the results of the experiment with 14 files containing 273 face images, the face detection system gives 70.24 % detection rate and 62 false positives.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kadum, Salman Abd. 2013. The application of artificial neural network to detect the position of human face in digital image. Journal of Kufa for Mathematics and Computer،Vol. 1, no. 8, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-373746
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kadum, Salman Abd. The application of artificial neural network to detect the position of human face in digital image. Journal of Kufa for Mathematics and Computer Vol. 1, no. 8 (Dec. 2013), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-373746
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kadum, Salman Abd. The application of artificial neural network to detect the position of human face in digital image. Journal of Kufa for Mathematics and Computer. 2013. Vol. 1, no. 8, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-373746
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 8-10
رقم السجل
BIM-373746
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