Name: Caractéristiques hybrides DWT, PCA et ICA pour la reconnaissance des visages à l'aide d'ANN (en Francés)
Price: 74343.00 ARS
Availability: InStock
Author: Shakir, Mohammad ; Saxena, Manish ; Akhtar, Nadeem
ISBN: 9786206860754

portada Caractéristiques hybrides DWT, PCA et ICA pour la reconnaissance des visages à l'aide d'ANN (en Francés)

Caractéristiques hybrides DWT, PCA et ICA pour la reconnaissance des visages à l'aide d'ANN (en Francés)

Formato

Libro Físico

Autor

Nadeem Akhtar

Manish Saxena

Mohammad Shakir

Editorial

Editions Notre Savoir

Idioma

Francés

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 0.4 cm

Peso

0.10 kg.

ISBN13

9786206860754

Categorías

Consejos sobre carreras profesionales y cómo alcanzar el éxito

Caractéristiques hybrides DWT, PCA et ICA pour la reconnaissance des visages à l'aide d'ANN (en Francés)

Nadeem Akhtar (Autor) · Manish Saxena (Autor) · Mohammad Shakir (Autor) · Editions Notre Savoir · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Caractéristiques hybrides DWT, PCA et ICA pour la reconnaissance des visages à l'aide d'ANN (en Francés)"

La reconnaissance faciale joue un rôle important dans l'identification personnelle basée sur la biométrie. La technique de reconnaissance biométrique est une méthode efficace et a de nombreuses applications dans le domaine de la recherche d'informations, de la banque automatique, du contrôle d'accès aux zones de sécurité, etc. La méthode proposée est basée sur l'analyse en composantes principales (ACP) de l'image avec une combinaison de détails de DWT. Cette approche réduit les besoins en stockage et le temps de calcul tout en préservant les données. Le système proposé exploite les capacités d'extraction de caractéristiques de la décomposition de la transformée en ondelettes discrète et fait appel à certaines techniques de normalisation qui augmentent sa résistance aux variations de la géométrie du visage et de l'éclairage. Traditionnellement, pour représenter le visage humain, l'ACP est effectuée sur l'ensemble de l'image du visage. Le réseau neuronal et le classificateur K-NN sont utilisés pour classer les caractéristiques et la mesure de similarité est effectuée par la distance euclidienne. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée est efficace et possède plusieurs propriétés souhaitables lorsqu'elle est comparée à de nombreux algorithmes existants. L'approche PCA-DWT-ICA-hybride est évaluée sur MATLAB en utilisant la base de données des visages de Yale.

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