تصنيف تعابير الوجه باستخدام شبكة عصبية وخوارزمية PCA


الملخص بالعربية

الغاية من هذا المقال إلقاء الضوء على آلية ومراحل عمل نظام خبير , يقوم بتحديد انتماء وجه مدخل الى أي من تعابير الوجه الستة النموذجية وهي الغضب , الاشمئزاز , الخوف , السعادة , الحزن , الدهشة بالإضافة إلى الحالة الطبيعية . وذلك بتطبيق خوارزمية تحليل المكونات الأساسية PCA- principal component analysis , والمتعلقة بالعناصر الثلاث العين والحاجب والفم , خلافا للدراسات المعهودة في هذا المجال التي تعتمد على الوجه بالكامل. هذه القيم الناتجة تستخدم في تحديد شعاع صفات الوجه كقيم لدخل الشبكة العصبونية , ويتم تدريب الشبكة العصبونية باستخدام خوارزمية الانتشار الخلفي . علما أن الوجوه المستخدمة تعود لأشخاص من أعمار وعروق مختلفة .

المراجع المستخدمة

CALDER A, BURTON A, MILLER P, YOUNG A, AKAMATSU S, 2001- A principal component analysis of facial expressions. Vision Research 41 (2001) 1179–1208
DAILEY M, COTTRELL G,1999- PCA = Gabor for Expression Recognition. Computer Science and Engineering, University of California, San Diego
THAI L,NGUYEN N, HAI T, Member, IACSIT,2011- A Facial Expression Classification System Integrating Canny, Principal Component Analysis and Artificial Neural Network. International Journal of Machine Learning and Computing, Vol. 1, No. 4
GARG A, CHOUDHARY V, 2012- facial expression recognition using principal component analysis. International Journal of Scientific Research Engineering &Technology , Volume 1 Issue4, pp 039-042
GOSAVI A, KHOT S, 2013- Facial Expression Recognition Using Principal Component Analysis. International Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE) ISSN: 2231-2307, Volume-3, Issue-4

تحميل البحث