كشف الوجوه و تمييزها آنيا في تدفق فيديوي

Abstract AR

حظيت عملية كشف الوجوه و تمييزها اهتماما كبيرا خلال العقد الماضي و لا يزال يعد من أكثر الدراسات أهمية في مجال معالجة الصور و التعرف على الأنماط و الرؤيا الحاسوبية إذ أنها جذبت انتباه العديد من الباحثين من كلا البيئتين الأكاديمية و الصناعية بسبب النطاق الواسع لها في كثير من التطبيقات العملية.

و يعد نظام تمييز الوجه أحد أنظمة معالجة معلومات المقاييس الحيوية العملية التطبيقية أيضا، و إن ضرورة التعرف على الهوية في مجالات أنظمة الأمن و المراقبة جعلت نظام تمييز الوجه واحدا من أهم تقنيات المقاييس الحيوية المستخدمة في التعرف على هوية الفرد.

تم في هذا العمل تصميم نظام اعتمادا على خوارزميات متعددة لغرض كشف الوجوه و تمييزها بصورة آنية و هي : خوارزمية AdaBoost لكشف الوجه و خوارزميتا تحليل المركبات الأساسية Principle Component Analysis (PCA) و تحليل التمييز الخطي Linear Discriminate Analysis (LDA) لاستخلاص الميزات و استخدام الشبكة العصبية ذات الانتشار الخلفي Back propagation Neural Network في التمييز.

تم تطبيق هذا النظام على مجموعة من الأشخاص و باستخدام أعداد مختلفة من الميزات المستخلصة للوجه و تم الحصول على نسب تمييز جيدة بلغت (87.5 %) عندما تم الاعتماد على الإطار الرئيس Key Frame في حساب نسبة التمييز و (94 %) عندما تم الاعتماد على محصلة 25 إطار فيديو في حساب نسبة التمييز.

تمت إجراءات النظام باستخدام الواجهات الرسومية للغة فيجول ستديو سي شارب 2010 (Visual Studio C# 2010).