![](/images/graphics-bg.png)
Face identification based bio-inspired algorithms
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2020)، ص ص. 118-127، 10ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-01-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Most biometric identification applications suffer from the curse of dimensionality as the database size becomes very large, which could negatively affect both the identification performance and speed.
In this paper, we use Projection Pursuit (PP) methods to determine clusters of individuals.
Support Vector Machine (SVM) classifiers are then applied on each cluster of users separately.
PP clustering is conducted using Friedman and Kurtosis projection indices optimized by Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization methods.
Experimental results obtained using YALE face database showed improvement in the performance and speed of face identification system.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ghuzali, Sana& Larabi, Suad. 2020. Face identification based bio-inspired algorithms. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 1, pp.118-127.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-956458
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ghuzali, Sana& Larabi, Suad. Face identification based bio-inspired algorithms. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 1 (Jan. 2020), pp.118-127.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-956458
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ghuzali, Sana& Larabi, Suad. Face identification based bio-inspired algorithms. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 1, pp.118-127.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-956458
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 125-127
رقم السجل
BIM-956458
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)