Euclidean and geodesic distance between a facial feature points in two-dimensional face recognition system
المؤلفون المشاركون
Ahdid, Rashid
Safi, Sayyid
Buzayd, Manaut
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 14، العدد 4A (s) (31 يوليو/تموز 2017)، ص ص. 565-571، 7ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-07-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this paper, we present two features extraction methods for two-dimensional face recognition.
We have used the facial feature point detection to compute the Euclidean Distance (ED) between all pairs of these points for the first approach of Face Feature Points (ED-FFP) and Geodesic Distance (GD-FFP) in the second one.
For a suitable comparison, we have employed three well-known classification techniques: Neural Networks (NN), k-Nearest Neighbor (KNN) and Support Vector Machines (SVM).
To test the present methods and evaluate its performance, a series of experiments were performed on two-dimensional face image databases (ORL and Yale).
Our results reveal that the extraction of image features is computationally more efficient using GD than ED.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ahdid, Rashid& Buzayd, Manaut& Safi, Sayyid. 2017. Euclidean and geodesic distance between a facial feature points in two-dimensional face recognition system. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 14, no. 4A (s), pp.565-571.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-902954
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ahdid, Rashid…[et al.]. Euclidean and geodesic distance between a facial feature points in two-dimensional face recognition system. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 14, no. 4A (Special issue) (2017), pp.565-571.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-902954
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ahdid, Rashid& Buzayd, Manaut& Safi, Sayyid. Euclidean and geodesic distance between a facial feature points in two-dimensional face recognition system. The International Arab Journal of Information Technology. 2017. Vol. 14, no. 4A (s), pp.565-571.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-902954
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 569-571
رقم السجل
BIM-902954
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