Performance of random forest and SVM in face recognition
المؤلفون المشاركون
Kremic, Amir
Subasi, Abd al-Hamid
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 13، العدد 2 (31 مارس/آذار 2016)7ص.
الناشر
تاريخ النشر
2016-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
In the study We Ptesnent the performance of Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) in facial recognition.
Random Forest Tree (RFT) based algorithm is popular in computer vision and in solving the facial recognition.
SVM is a machine learning method and has been used for classification of face recognition.
The kernel parameters were used for optimization.
The testing has been comportment from the International Burch University (IBU) image databases.
Each person consists of 20 single individual photos, with different facial expression and size 205 × 274 px.
The SVM achieved accuracy of 93.
20 %, but when optimized with different classifiers and kernel accuracy among all was 95.
89 %, 96.
92 %, 97.
94 %.
RF achieved accuracy of 97.
17 %.
The approach was as follow: Reads image, skin color detection, RGB to gray, histogram, performance of SVM, RF and classification.
All research and testing which were conducted are with aim to be integrated in mobile application for face detection, where application can perform with higher accuracy and performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kremic, Amir& Subasi, Abd al-Hamid. 2016. Performance of random forest and SVM in face recognition. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 13, no. 2.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-581166
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kremic, Amir& Subasi, Abd al-Hamid. Performance of random forest and SVM in face recognition. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 13, no. 2 (Mar. 2016).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-581166
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kremic, Amir& Subasi, Abd al-Hamid. Performance of random forest and SVM in face recognition. The International Arab Journal of Information Technology. 2016. Vol. 13, no. 2.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-581166
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-581166
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