@Article{, title={High Performance Technique for Face RecognitionBased on DCT استخدام تقنية عالية الاداء في تمييز الوجوه اعتمادا على تقنية DCT}, author={Dr. Khamis A. Zidan خميس عواد زيدان}, journal={Journal of Engineering and Sustainable Development (JEASD) مجلة الهندسة والتنمية المستدامة}, volume={10}, number={1}, pages={88-106}, year={2006}, abstract={Face recognition is an important and fundamental problem in computer vision, and there have been many attempts to address it. Correlation and high information redundancy in face images result in inefficiencies when such images are used directly for recognition. In this paper, an efficient hybrid approach to face recognition is presented, which combines image compression and neural network (NN) techniques together. The compression is achieved by applying fast discrete cosine transforms (DCTs) to reduce image information redundancy because only a subset of the transform coefficients are necessary to preserve the most important facial features such as hair outline, eyes and mouth. The compressed transform coefficients are used for back propagation NN classification. A high recognition rate can be achieved by using a very small proportion of transform coefficients. This makes DCT-based face recognition much faster than other approaches.
The proposed system is implemented and tested using gray-scale images contains 40
distinct persons, each person having 10 different images and it gives good performance at
high speed.

تبرز أهمية البحث في استخدامه في العديد من التطبيقات الأمنية والتي تشمل التعرف على الأشخاص المخولين بدخولهم الأماكن المرخص لهم بدخولها فقط، والمراقبة الأمنية، والتحقيقات الجنائية الخاصة بالتعرف على المشتبه بهم ومراكز المعلومات الحساسة والتي لا يمكن الوصول إلى بياناتها إلا من قبل أشخاص معينين. وحيث إن وجه الإنسان عبارة عن نمط معقد متعدد الأبعاد وعملية تمثيل هذا النمط أو أيجاد صيغة رياضية لتمييز الوجه تعتبر عملية صعبة. لذا يهدف البحث لإيجاد طريقة للتعرف على وجه شخص وتمييزه من بين مجموعة كبيرة من وجوه الأشخاص والمخزونة في قاعدة البيانات داخل ذاكرة باستخدام الحاسبات. في هذا البحث اقترحت طريقة هجينه لتمييز الوجوه وتتكون هذه الطريقة من مراحل: المرحلة الأولى تتضمن تقليص حجم الصورة باستخدام (DCT) ذات خوارزمية سريعة. المرحلة الثانية تتضمن إدخال المعلومات الخارجة من المرحلة السابقة إلى الشبكة العصبية متعددة الطبقات (MLP) عن طريق تدريبها بخوارزمية الانتشار العكسي. حيث يتم جمع الإخراج الناتج عن كل جزء من الشبكة العصبية متعددة الطبقات للحصول على الخرج النهائي للشبكة وربط تلك الخواص إلى شفرة التمييز بواسطة شبكة عصبية متعددة الطبقات بحيث يماثل هذا النظام العين البشرية من حيث تركيبة وكفائتة.تم تنفيذ نظام تمييز الصور وتصنيفها على أربعين صنف لصور الوجوه البشرية ذات مستويات التدرج الرمادي وكان أداء النظام سريعا جدا ونسبة التمييز عالية.} }