The application of artificial neural network to detect the position of human face in digital image
Author
Source
Journal of Kufa for Mathematics and Computer
Issue
Vol. 1, Issue 8 (31 Dec. 2013), pp.1-10, 10 p.
Publisher
University of Kufa Faculty of Mathematics and Computers Science
Publication Date
2013-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
10
Main Subjects
Topics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 8-10
Record ID
BIM-373746