face recognition in arabic

Face Recognition

:الحسنات احمد الدكتور المشرف : حيوية قياسات المادة اسم : البديرات راتب عمر وتقديم اعداد : الدراسية الدراسي 2016السنة الفصل

الثاني مؤته جامعة

الرئيسية العناوين الوجه تمييز نظام مفهوم الوجه تمييز نظام تاريخ الوجه تمييز نظام استخدامات والسلبيات االيجابيات الوجه على التعرف عملية تعيق التي العوامل الوجه على التعرف نظام مراحل الوجه على التعرف خوارزميات المقارنات بعض البيانات قاعدةالمراجع

  هو برنامج إلكتروني يٌستخدم في عملية التحقق من هوية المستخدمين عن طريق الوجه، حيث يقوم البرنامج بالتقاط صورة مباشرة لوجه

المستخدم ومن ثم تحليل معالم الوجه ومقارنتها بالصورة المحفوظة سابقا

الوجه على للتعرف نظام اول

عام قام 1965و 1964في وتشارلز وهيلين بلدسوعلى التعرف على الكمبيوتر استخدام على

. وذلك ينتشر لم العمل هذا لكن البشرية الوجوهوكالة من مدعوم المشروع هذا ان بسبب

المسافات على البحث هذا اعتمد أالستخباراتالداخلية والزاوية العين وعرض الفم عرض مثل

. التي المشكالت من الطالب من لمجموعة للعينالرأس دوران في الكبير التباين واجهها

الوجه ) وتعابير ( 1والشيخوخة

والسلبيات االيجابيات االيجابيات على ينفذها، أن عادي إنسان ألي يمكن خاصية إنها

القزحية تعرف مثل التعرف عمليات بعض عكسأساسي بشكل اإلنسان أن المعروف من انه حيثالشخصيات جميع على للتعرف الوجه على يعتمد

. يقابلها التي •نظم إّن حيث واستخدامها، واختبارها تنفيذها سهولة

تحتاج ما كل بل خاصة تجهيزات تتطلب ال التعرف  جيدة بدقة كاميرا عن عبارة .High Resolutionإليه

السلبيات عملية ضعف الى يؤدي المالمح في المستمر التغير

. . الخ السن في التقدم مثل الوجه على التعرف

الوجه بصمة استخدامات

: منها كثيرة استخدامات الوجه لبصمة  النقود سحب .  ATMاماكن حيث البنوك في

قبل العميل وجه من التحقق من البرامج تقوميتم أن الممeكن ومن له، النقود بإخراج تقوم أن

واالكتفاء النقود سحب بطاقة عن االستغناءالتعرف ستتولى التي الماكينة أمام بالوقوف

أو بالسحب لتقوم حسابك لك وتفتح عليكاإليداع.

الوجه على التعرف تطبيقات

الخصائص باستخدام الهوية معرفةالفيزيولوجية.

. الحماية مجال في تستخدم شركة تقنية Emotient تعمل تقديم على

خالل من فقط األشخاص، مشاعر على التعرفمن يتم فيديو مقطع تسجيل عبر وجوههم تمريeر

المشاعر على للتعرف الوجeه تعابير تحليل خالله

الوجه خصائص في تتمثل عديدة، متميزة معالم له وجه كل

تقنية وتعتمد ألوجه على المختلفة المنحنياتوجه . فكل كعقد المعالم هذه على الوجوه تمييز

  حوالي   80لديه التي العقد هذه اشهر ومن عقدههي ) البرامج باستخدام قياسها (: 3يمكن

(1 . العينين( بين المسافة(2 . األنف( عرض(3 . العين( عمق(4. )الخد عظام شكل(5. )الفك خط طول

عملية تعيق قد التي عواملالوجه على (2)التعرف

(1.  بعضاالوجه( بين الكبير التشابه

(2.  الشمسية( النظارات ارتداء عن الناتج الوهج

(3.  للوجه( المركزي الجزء يحجب الطويل الشعر

غير( 4) صور عنها ينتج التي الخافتة اإلضاءةواضحة. 

عن( 5) تؤخذ التي للصور والوضوح الدقة ضعفبعد .

لكنهم مختلفين اشخاص على امثلةمتشابهين

توأمان وابنه األب

تعيق التي االخرى العوامل على امثلةالوجه على التعرف عملية

التعرفعلى نظم تتلخصمراحلالخطوات من عام بشكل الوجوه

التالية : ) التقاطها ) الصورة على الحصول Acquireمرحلة  الكلية الصورة من الوجه صورة استخالص Detectمرحلة ( الوجه زاوية ضبط اي الصورة وتقييس محاذاة مرحلة

 ) الكاميرا زاوية Alignمع من المهمة االساسية المالمح استخالص مرحلة

Extractالصورة  ومخزن المطلوبة الصورة بين المطابقة مرحلة

Matchالصور  وجود عدم أو للصورة صورة بأقرب تقرير اصدار مرحلة

Reportشبيه 

 :Detectionالكشف  

ذات الصور طريق عن إما وذلك الصورة أخذأو االلكترونية المeاسحات باستخدام الثنائي البعد

. الفيديو كاميرات باستخدام الثالثي البعد ذات

 :Alignmentالمحاذاة 

موضع بeتحديد النظام يقوم الصورة التقاط بعد   قد الكشف كانت وإذا واتجاهه وحجمه الرأس

فإنه " " األبعاد ثeالثي الفيديو كاميرا باستخدام تمالصورة كانت لو حeتى ذلك تحديد من يتمكن

أي . 90جانبيه ثeنائيه الصورة كانت لو بينما درجهالوجه بين االنحناء يزيد ال أن يجب األبعاد

  عن  .35والكاميرا درجه

المحاذاة

 :Measurementالقياس  

المنحنيات بحساب النظام برنامج يقوممن أجزاء إلى تeصل بدقة الوجه على والتعرجات

قالب. إلى المعلومات تلك ويحول المليميترالمميزة العالمات استخالص بذلك ويقصد للوجه

وذلك والسلوكية الفسيولوجية الخصائص فيالمeعلومات " البيانات قواعد في القالب لوضع

. "

القياس

.

Features

 :Representationالتمثيل 

القالب بترجمة الخطوة هذه في النظام يقوممن مجموعة من مكونة شفرة الى وتحويله

هذه تكون حيث القالب هذا سمات تمثل األرقام . قالب لكل فريدة الشفرات

 :Matchingالمقارنة 

لمقارنة الخواص أسلوب المصنعون يستعمل حيثلتحديد , معتمد معيار وضع أي المطابقة القوالبالمطابقة مستوى تجاوزت فإذا مطابقة أي قوة

مطابقة العملية تعتبر سابقا المحدد المستوىقواعد. في الموجودة الصور كانت حال في كاملة

المطابقة عملية فإن األبعاد ثالثية صور هي البيانات   ثنائية كانت إذا أما للصورة تحويل أي تتطلب ال

أن يجب حيث التحدي من نوعا يسبب هذا اإلبعادعن األبعاد ثنائية صوره إلى القالب تحويل يتم

( المطابقة ثم ومن اللغوريثمات استخدام (.4طريق

التحديد و المصادقةAuthentication vs Identification

( / التأكيد الوجه (1: 1مصادقة (5)مطابقة

( / المطابقة (6)مطابقة( N: 1التحديد

الوجه بصمة تمييز العمليات جميع

على للتعرف الهندسية الطريقة)Geometrical Method)7الوجه

بين المسافات حساب على الطريقة هذه تعتمدالعينين بين المسافة مثل الوجه خصائص

والمسافة العينين وخط الفم خط بين والمسافةالعين وعرض الفم خط االنeف مركز نقطة بين

. والفم واألنف

A Face Recognition System Based on Eigenfaces Method

Müge Çarıkçı a, Figen Özen a*

.

الخوازرمية عن مقدمة  األساسية المكونات تحليل خوارزمية Principalتعتبر

component analysis PCA  التقنيات أهم أحدعلى التعرف مجال في استخدامها تم التي الناجحة

. الصور ضغط مجال وفي الصور  خوارزمية في االساسي في  PCAالهدف يكمن

إلى المعطيات فضاء في الكبيرة األبعاد تقليصالفضاءات تكون ما وعادة أصغر بأبعاد فضاءاتتحوي ) اي المالمح فضاءات عن عبارة الجديدة

فضاءاتها في للمعطيات والمهمة االساسية المالمحقد(, , نكون هذا األبعاد تقليص وعبر وبالتالي االصليةيساعدنا مما اكثر اقتصادي بشكل المعطيات وصفنا

. بعد فيما

المكونات تحليل خطواتاالساسية

المستخدمة المصطلحات

  المالمح features vectorsأشعة مصفوفات عن عبارة اي المالمح بeأشعة ويقصد

مصفوفات– – من منتقاة التعبير جاز انالمهمة , القيم وتمثل االصلية الصورة

يتم , وبذلك االصلية الصور ضمن واألساسيةخالصة تمثل اشعة إلى الصور حجم اختزال

الصور. الذاتية eigenfacesالوجوه الذاتية Eigenvectors األشعة

الخوارزمية خطوات

: األولى صورة  الخطوة كل تمثيل تحويل يتم      باألبعاد   وحيد شعاع إلى التالية األبعاد من وجه

  : التالي الشكل في كما التالية

3و 2الخطوات

: الثانية الوسطي  الخطوة الوجه حساب يتمالتالية : العالقة عبر

: الثالثة ب  الخطوة القيام Normalizeيتم   الوجه من طرحها عبر وذلك صورة شعاع لكل

يلي : كما الوسطي

5و 4الخطوات : الرابعة المصفوفة  الخطوة تشكيل يتم

الخامسة مصفوفة  :الخطوة حساب يتمتباينات على تحوي التي األبعاد ذات التباين

بعدها M2 ×M2الوجوه

TAACOV

6الخطوة

: السادسة األشعة  الخطوة بحساب هنا نقومفي  AAT للمصفوفة   Viالذاتية تمثل والتي

التالية ( (vi*aiالعالقة حيث الصورة aiمعدل هي.االصلية

طريق عن العالقة هذه الى = ATAvi توصلivi

و AAT)Avi( = i)Avi(

الذاتية الوجوه السابعة الذاتية:  الخطوة األشعة حساب ui يتم

العالقة AATللمصفوفة ui = Avi باستخدام

. ) انقاصاألبعاد ) الثامنة كل:  الخطوة تمثيل يتماكبر   توافق التي بالقيم فقط االحتفاظ عبر Kوجه

ذاتية : قيمة

, الوجوه من مجموعة اظهار يتم األول الصف فيالذاتية  ) eigenfacesالذاتية  القيم توافق التي الذاتية الوجوه اي

الذاتية( ” ” األشعة ان حقيقة من الذاتي الوجه عبارة تأتي الكبرى.) شبحية صور وكأنها تبدو

المقارنة عملية السابقة الخطوات بجميع القيام المقارنة عملية في يتم

قاعدة في الموجودة الصور مع مطابقتها المراد للصورةالصور مع المدخلة الصور بين المسافة واحتساب البيانات

كانت اذا البيانات قاعدة في الموجودة المسافة> thrsh. مطابقة الصورة فأن

مقارنات

Data set GT

حجمها الوجه بيانات قاعدة تحتوي 128MBجورجيامن صور جلسات 50على ثالث أو اثنين في نقلوا شخصا

بين06/01/99 اإلشارات 11/15/99و معالجة مركز في

. للتكنولوجيا جورجيا معهد في والصور صوره بنسبة البيانات قاعدة في الناس كل تمثيل يتم

الصور لون شخص التي JPEGلكل تشوش الخلفية معقرار في اتخذت

640x480 .الصور هذه في الوجوه حجم متوسط بكسلأمامي. 150x150هو الصور وتظهر بكسل

/ ظروف مختلفة، وجه تعبيرات مع الوجوه يميل أو و . يدويا صورة كل وصفت والحجم اإلضاءة

. الصورة في الوجه من موقف لتحديد

المراجع(1)https://en.wikipedia.org/wiki/Facial_recognition_system#History

(2 )üge Çarıkçı, M., and Figen Özen. "A Face Recognition System Based on Eigenfaces Method." Procedia Technology 1 )2012(: 118-123.

(3 )Jain, Dinesh Chandra, and V. P. Pawar. "A Novel Approach For Recognition Of Human Face Automatically Using Neural Network Method." International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering2.1 )2012(.

(4 )Fengxi Song, David Zhang, Qinglong Chen1, and Jingyu Yang,” A Novel Supervised Dimensionality Reduction Algorithm for Online Image Recognition” , Lecture Notes in Computer Science ; PSIVT

2006, LNCS 4319, pp. 198 – 207, 2006. Springer-Verlag .(5[ )10 ]Fengxi Song , Hang Liu, David Zhang, Jingyu Yang “A

highly scalable incremental facial feature extraction method”, Elsevier. Neurocomputing 71 )2008( 1883– 1888 .

(6 )www.biometrics.org (7 )Lu, Yongzhong, Jingli Zhou, and Shengsheng Yu. "A survey of

face detection, extraction and recognition." Computing and informatics 22.2 )2012(: 163-195 .