ناشر تخصصی کنفرانس های ایران

لطفا کمی صبر نمایید

Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
ورود |عضویت رایگان |راهنمای سایت |عضویت کتابخانه ها
عنوان
مقاله

بازشناسی چهره با استفاده از مدل بهبود یافته HMAX

سال انتشار: 1398
کد COI مقاله: JR_ICSS-21-1_003
زبان مقاله: فارسیمشاهده این مقاله: 109
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 16 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله بازشناسی چهره با استفاده از مدل بهبود یافته HMAX

ناهید صفری سیدآبادی - دانشجوی کارشناسی ارشد کامپیوتر نرم افزار، دانشگاه آزاد اسلامی واحد فومن و شفت
سارا معتمد - عضو هیئت علمی گروه کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی فومن و شفت

چکیده مقاله:

مقدمه: سیستم شناسایی چهره، یک سیستم بیومتریک است که با استفاده از روش­های هوشمند اتوماتیک، هویت انسان را بر اساس ویژگی های فیزیولوژیکی تشخیص می دهد و تایید می­کند. هدف از این پژوهش، بهره گیری از مدل HMAX بهبود یافته برای بازشناسی چهره است. HMAX مدل بایولوژیکی الهام گرفته از سیستم بینایی انسان است.  در این مقاله برای بهبود عملکرد مدل HMAX از اتوماتای یادگیر، بهره گرفته شده است.  اتوماتا، دارای پارامترهای آزاد الفا و بتا است،  قدرت پیشگویی در محیط های غیر قطعی را دارد و برای بالا بردن نرخ بازشناسی چهره انسان،  به کار می آید. روش: ورودی مدل پیشنهادی، دیتا با استاندارد FEI، شامل تصاویر ۲۰۰ فرد اهل برزیل است. پس از خواندن تصاویر با دستورات نرم افزار MATLAB، تصاویر خوانده شده وارد مرحله استخراج ویژگی می شود. استخراج ویژگی با فیلترهای مدل HMAX انجام می­شود. برای محاسبه نرخ بازشناسی چهره، ویژگی­های استخراج شده با مدل HMAX، دسته بندی می­شود. پارامترهای مدل HMAX، با اتوماتای یادگیر تعیین می­شود. HMAX، مدل سلسله مراتبی با ساختار چهار لایه­ایC2  ,S2 , C1 ,S1  برای تشخیص ویژگی­های ریز تصاویر است. به دلیل نمایش کارایی مدل پیشنهادی، مدل HMAX بهبود یافته با مدل رقیب الگوریتم Genetic، مقایسه شده است. یافته­ ها: نتایج تحلیل دیتا ست، نرخ بازشناسی چهره را 08/94 درصد نشان داده است. نتیجه­ گیری: با توجه به نتایج این پژوهش مدل HMAX بهبود یافته، نرخ بازشناسی چهره را با دقت بالاتری نسبت به الگوریتم Genetic، نشان داد.

کلیدواژه ها:

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

کد یکتای اختصاصی (COI) این مقاله در پایگاه سیویلیکا JR_ICSS-21-1_003 میباشد و برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/1137620/

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
صفری سیدآبادی، ناهید و معتمد، سارا،1398،بازشناسی چهره با استفاده از مدل بهبود یافته HMAX،https://civilica.com/doc/1137620

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1398، صفری سیدآبادی، ناهید؛ سارا معتمد)
برای بار دوم به بعد: (1398، صفری سیدآبادی؛ معتمد)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

صدور گواهی نمایه سازی | گزارش اشکال مقاله | من نویسنده این مقاله هستم

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی مقاله

مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
نوع مرکز: دانشگاه آزاد
تعداد مقالات: 236
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.

پشتیبانی