TY - JOUR ID - TI - Face Recognition Based on PCA, LBP and SVM Techniques نظام تميز الوجه بالأعتماد على تقنيات تحليل المكون الرئسي و النمط الثنائي المحلي وألة المتجه الداعم AU - Omar Ibrahim Yehya Dallal Bashi PY - 2015 VL - 33 IS - 3 Part (B) Scientific SP - 384 EP - 392 JO - Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا SN - 16816900 24120758 AB - Although many of methods have accomplished good success in face recognition systems, but most of them are unable to achieve recognition by using a single sample per person. In this paper, a combination of three techniques represented by local binary pattern (LBP), principal component analysis (PCA) and support vector machine (SVM) is used to present face recognition system has the ability to recognize face depending on Single Sample per Person only. The LBP and PCA are applied to extract the important features as well as reduce the dimension of the image face while the SVM is applied to classify these features according to the classes that belong to its. The proposed approach was evaluated on Yale database and the experimental results showed distinct improvement of the proposed method compared with traditional PCA based SVM classifier.

على الرغم من تحقيق العديد من الأساليب نجاحا جيدا في أنظمة التعرف على الوجه، ولكن مازال معظمها غير قادره على تحقيق نسب تميز جيدة باستخدام عينة واحدة للشخص الواحد. في هذه البحث، يتم استخدام مزيج من ثلاث تقنيات هي نمط الثنائي المحلي (LBP)، وتحليل المكون الرئيسي (PCA) وآلة المتجه الداعم (SVM) لتقديم نظام تميز للوجه قادر على التعرف على وجه اعتمادا على عينة واحدة للشخص. حيث استخدمت تقنية LBP وPCA لاستخلاص المميزات الهامة لصورة الوجه بالاضافة الى تقليل الابعاد في حين تم تطبيق تقنية SVM لتصنيف هذه الميزات وفقا للفئات التي تنتمي لها. تم تقييم النهج المقترح باستخدام قاعدة بيانات Yale وأظهرت النتائج التجريبية تحسنا واضحا في نتائج الطريقة المقترحة مقارنة مع الطريقة التقليدية. ER -