توظيف بعض النماذج الاحصائية في التعرف على الوجه

الملخص

التعرف على الوجوه هو اسلوب رؤية حاسوبية يقوم بتحليل ملامح الوجه لتحديد هوية الشخص أو التحقق منها. قد تكون هناك حاجة إلى الجمع بين طرق تحديد الهوية البيومترية المختلفة لتحسين الأمن ودقة التعرف.

لتحديد هوية الفرد، تحاكي أنظمة التعرف على الوجه فهم الوجوه البشرية وإدارة قدرات التعرف، هناك صعوبة في اكتشاف البيانات عند استخدام أنماط مختلفة من التقاط صورة الوجه، خاصة عندما يكون هناك تداخل كبير بين الأنماط، يستغرق الأمر وقتا لتحديد عضوية الشخص للتعرف على الفرد، وقد تم اقتراح العديد من الأساليب الإحصائية في السنوات الأخيرة،  وفي هذه الدراسة سيتم توظيف آلة دعم المتجهات (SVM) وهي نموذج إحصائي للتعرف على الوجوه تم استخدامه لمهام التصنيف والانحدار، لذلك سيتم مقارنة هذا النموذج مع الانحدار اللوجستي وهو أحد النماذج الإحصائية الهامة المستخدمة في التنبؤ والتصنيف والتعرف على الوجه. سيتم تقييم الطرق المختلفة مع مجموعة من مجموعات البيانات وعينات متنوعة (عدد الصور) ؛ تمثل هذه المجموعة البيانات الحقيقية ، التي تتكون من 100 فرد. أظهرت النتائج أن SVM كان لديه أدنى متوسط مربع خطأ (MSE) لمجموعة البيانات ، يليه LR ، ووصلت جميع الطرق إلى أعلى معدل دقة بنسبة 100٪ للتعرف على صورة الوجه على البيانات الحقيقية.