Kinship Recognition based on Deep Scattering Wavelet Convolutional Neural Network on Wild Facial Image
محل انتشار: مجله مهندسی برق مجلسی، دوره: 18، شماره: 1
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 93
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MJEE-18-1_002
تاریخ نمایه سازی: 9 اردیبهشت 1403
چکیده مقاله:
Kingship verification is a process that two or more people has a family relation such as father and son or other family relation. Numerous studies have been presented to investigate the relationship between people. Kingship verification can be done based on image of face. Most of the methods presented on face images work well on face data sets recorded under controlled conditions. However, due to the complex nature of environments, rapidly and accurately examining human kinship in real-world unrestricted or wild-type scenarios is still a challenging research. In this paper, in order to overcome the aforementioned challenges, an efficient and new method is presented. In the proposed method, a method is used to launch the operation to create a map. The created feature map is stable against deformation, transition, scaling, direction and Dilation in wild images. Group-Face and TSKinFace databases are used for simulation. In order to evaluate the evaluation of the proposed method, average recall of ۹۴.۱, precision ۹۴.۶, accuracy ۹۴.۷, specificity ۹۳.۸, and finally F_Measure ۹۵.۰ were used. The superiority of the proposed method in all comparisons shows the effectiveness of the proposed method in diagnosing kinship.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
somayeh arab Najafabadi
Department of Computer Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran
Sara Nazari
Department of Computer Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran
Nafiseh Osati Eraghi
Department of Computer Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :