استخلاص الصفات المميزة لّلوجه في الصور الرقمية باستخدام تحويل 2-D wavelet ثنائي البعد.

الملخص

Recognizing and detecting human faces automatically in off-line photo archive or video frame data provides us with powerful tools for performing queries. In this article, a new scheme for face feature extraction in colored images of frontal poses, using the 2-D wavelet multiresolution decomposition is presented. Each bounded face is described by a subset of band filtered images representing the wavelet coefficients for the three channels red, green, and blue. These coefficients characterize the face texture and outlay, and a set of simple statistical measures allows us to form compact and meaningful feature vectors.

إنّ أتمتة التعرف والكشف على وجه الإنسان من المعطيات الصورية اللحظية أو المؤرشفة، تتيح لنا  إمكانية إجراء تقصيات و تحريات لحظية فعالة. في هذه المقالة، سوف نقدم طريقة جديدة لاستخلاص التفاصيل المميزة في صور الوجوه الملونة عن طريق تحليلها بوساطة تحويل  2-D wavelet ثنائي البعد. حيث يتم توصيف كل صورة وجه بوساطة مجموعة من الصور الجزئية المرشحة والتي تحتوي على معاملات تحويل  2-D wavelet للقنوات الثلاث الأحمر والأخضر والأزرق في تلك الصورة الملونة. إن معاملات التحويل هذه تصف تخطيط الوجه والبنية المميزة له، ونستطيع باستخدام طرق إحصائية بسيطة الحصول على أشعة تفاصيل   (vectors)  محدودة العدد ومعبرة، من مجموعة المعاملات السابقة.إن الطريقة المقترحة مكونة من جزئين: جزء منهجي يمنح النظام مناعة ضد التغيرات الناتجة عن الإزاحة والدوران بزاوية (10,-10) بحيث يتم تحديد الوجه فقط( استثناء شعر الوجه الأذنان العنق) والجزء الثاني يقوم باستخلاص السمات المميزة للوجه, وذلك تحت شروط وتقييس ثابتة عن طريق استخدام 2Dwavelet متعدد الدقة والذي يتصف بكفاءة حسابية ونتيجة لذلك يكون النظام المقترح صلبا وفعالا.