@Article{, title={Implemented a Facial Recognition Based on Fractal Coding and Quadtree Techniques تمثيل تميز الوجة البشري باعتماد تقنيتي ترميزالكسوريات والشجرة الرباعية}, author={Raheem Abdul-Al Sahib Ogla رحيم عبد الصاحب عكلة and Yasser Dhiaa Jawad ياسر ضياء جواد}, journal={Academic Science Journal مجلة العلوم الاكاديمية}, volume={13}, number={4 - part 1}, pages={160-182}, year={2017}, abstract={The research aims to design and implement a hybrid algorithm through a combination of fractal coding and quad tree algorithms to build revealed the identity of persons through the recognition of the human characteristics for the destination system. The work is implemented through two phases the first phase is detection phase (Training Phase), to discover information of skin complexion and stored them in the database, some critical coefficient parameters are extracted and stored in coding file like Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), offset bits, Scale bits, mean absolute error (MAE), width and height of the cutting face these coefficient parameters are computed based on coding fractal scheme algorithm.The second phase is the stage of recognition of persons. It is carried out through matching extracted information in the discrimination phase with the information stored in the database in the detection phase. At the stage of discrimination, quad tree algorithm is used as an algorithm searching and matching at the same time in order to accelerate the matching process in both phases as a solution to the problem (wasted time) faced by the fractal algorithm. The work is implemented on color images, with various directions images (forward, 10o, 15o, 20o, 25o, 30o, 35o) the database has been trained on a standard database (MIT) as well as through the images in real time. Experimental results proved that the speedup matching between image faces stored and their information in the database and the image faces want to distinguish them was very high (0.0 1sec), and the accuracy ranged matching between (89% -92%) .

يهدف البحث الى تصميم وتمثيل خوارزمية هجينة من خلال المزج بين خوارزمتي الكسوريات والشجرة الرباعية لبناء منظومة كشف هوية الأشخاص من خلال تمييز خصائص الوجه البشري .تم تنفيذ العمل من خلال مرحلتين المرحلة الأولى هي مرحلة الكشف، لاكتشاف المعلومات الخاصة في بشرة الجلد وتخزينها في قاعدة البيانات ويتم استخراج بعض المتغيرات المهمة وتخزينها في فايل الترميز مثل PSNR، Offset bits، Scale bits ، ومعدل الخطأ المطلق ( MAE)، بالاضافة الى عرض وطول الوجه المقطوع. هذه المتغيرات يتم حسابها من خلال خوارزمية ترميز الكسوريات.المرحلة الثانية هي مرحلة تمييزالأشخاص تم تنفيذها من خلال مطابقة المعلومات المستخرجة في مرحلة التمييز مع المعلومات المخزنة في قاعدة البيانات في مرحلة الكشف. في مرحلة التمييز، تم استخدام خوارزمية الكواد تري كخوارزمية للبحث والتقسيم في نفس الوقت من أجل تسريع عملية المطابقة بين المرحلتين كحل للمشكلة التي تعاني منها خوارزمية الكسوريات. العمل تم تنفيذه على الصور الملونة وبمختلفة الاتجاهات (الجانب الأمامي، 10o ,15o ,20o ,25o,30o ,35o درجة) ، قاعدة البيانات تم تدريبها على قاعدة بيانات قياسية (MIT) وكذلك من خلال الصور في الزمن الحقيقي.النتائج التجريبية اثبت ان سرعة التطابق بين صور الأشخاص المخزونة معلوماتهم في قاعدة البيانات (في مرحلة الكشف) وبين صور الأشخاص المراد تميزها في (مرحلة التمييز) كانت عالية جدا (0.01sec)، ودقة التطابق بين المرحلتين تراوحت بين (89%- 29%).} }