دراسة بحثية في كلية تكنولوجيا المعلومات تبين مكونات أساسية فعالة لـ SVD للتعرف على الوجوه
 التاريخ :  02/04/2018 05:23:47  , تصنيف الخبـر  كلية تكنولوجيا المعلومات
Share |

 كتـب بواسطـة  حسين علي العميدي  
 عدد المشاهدات  560





بينت دراسة بحثية في كلية تكنولوجيا المعلومات اعدتها الدكتورة وفاء محمد سعيد الاسدي

 والموسومة بــ : " مكونات أساسية فعالة لـSVD للتعرف على الوجوه "

An Efficient SVD s Principle Components for Face Recognition

وبينت الدراسة ان باستخدام العلاقة المباشرة بين Principle Component Analysis (PCA) Value وSingular  Value Decomposition  (SVD)   ،  يمكن رسم المعالم الهامة التي تمثل المكونات الأساسية للبيانات . فقد وجد أن نسبة عالية من التشابه بينSVD 

و PCA عند تطبيقها على نفس مجموعة البيانات من حيث النتائج. ونتيجة لذلك ، تم استغلال ميزة العلاقة المباشرة

 بين PCA و SVD واستخدام Principle Component  لل SVD كمميزات لمرحلة التمييز.تم استخدام الــ(LSSVM)  

اداه للتعرف على الوجوه.







حسين علي العميدي / اعلام الكلية 




الاعلى مشاهدة