۱. مقدمه

در «بازشناسی چهره انسان» شما با دیدن تصویر یک فرد باید بگویید که این تصویر مربوط به کدام یک از افرادی است که قبلا دیده‌اید.

این مسئله دو بخش دارد:

بخش آموزش: در این بخش شما افرادی را که می‌خواهید سیستم بشناسد با تصویر به اون می‌دهید.
بخش آزمایش: در این بخش اگر تصویری از یکی از افرادی که می‌شناسد را به سیستم بدهیم، سیستم باید او را به درستی به یاد بیاورد.

کارایی تشخیص چهره علاوه بر کاربردهای مرتبط با تعیین و مقایسه هویت نظیر کنترل دسترسی, امور قضایی, صدور مجوزها و مدارک هویتی و نظارت در زمینه هایی نظیر تعامل انسان و کامپیوتر, واقعیت مجازی بازیابی اطلاعات از پایگاه های داده, مالتی مدیا و سرگرمی های کامپیوتری به اثبات رسیده است.

این مسئله کاربردهای زیادی دارد. برای مثال اگر تعداد افرادی که آموزش می‌دهیم یک فرد باشد، می‌توان از این سیستم به عنوان جایگزین رمز عبور برای رایانه استفاده کرد.

اگر برای مثال تصویر چهره مجرم‌ها را به سامانه آموزش دهیم، می‌توان از دوربین‌های سطح شهر برای پیدا کردن مجرم‌ها استفاده کرد.

یک سیستم تشخیص چهره متداول شامل سه مرحله زیر است :

کشف چهره (Face Detection)
استخراج الگوها (Feature Extraction)
تشخیص چهره (Face Recognition)

۱.۰.۱. چالش های پیش رو

شرایط ثبت تصویر نظیر وضعیت چهره نسبت به دوربین, نورپردازی, حالتهای چهره و تعداد پیکسلها در ناحیه چهره و همچنین روند پیر شدن انسان می تواند تغییرات زیادی را بر چهره انسان تحمیل کند. تغییرات دیگری هم ممکن است از طریق قیافه, پوشش هایی نظیر کلاه یا عینک آفتابی و موی صورت به وجود آید. همچنین افزایش سن, در برخی افراد باعث افزایش یا کاهش وزن می شود.

۲. کارهای مرتبط

الگوریتمهای مختلفی برای تشخثص چهره وجود دارند که معمول ترین آنها عبارتند از: PCA - ICA - LFDA - EBGM - SVM - ...

الگوریتم مورد پیاده سازی ما برای این پروژه PCA خواهد بود.

۲.۰.۱. الگوریتم Principal Component Analysis) PCA):

این روش در سال 1991 توسط Turk & Pentland پیشنهاد شد که از تحلیل المانهای اصلی یا همان PCA برای کاهش بعد استفاده کرده‎ تا بتواند زیرفضایی با بردارهای متعامد پیدا کند که در آن زیرفضا پراکندگی داده ها را به بهترین حالت نشان دهد. این زیرفضا را هنگامی که بر روی داده های چهره اعمال شوند، فضای چهره میگویند. پس از مشخص شدن بردارها تمامی تصاویر به این زیر فضا منتقل می‏‏شوند تا وزنهایی که بیانگر تصویر در آن زیرفضا هستند بدست آیند. با مقایسه شباهت وزنهای موجود با وزن تصویر جدیدی که به این زیر فضا منتقل شده می‏‏توان تصویر ورودی را شناسایی کرد.

۳. آزمایش‌ها

۴. کارهای آینده

۵. مراجع

. Moon, P.J. Phillips, Computational and Performance aspects of PCA-based Face Recognition Algorithms, Perception, Vol.
30.2001

M. Turk, A. Pentland, Eigenfaces for Recognition, Journal of Cognitive Neurosicence, Vol. 3, No. 1, 1991

A. Pentland, B. Moghaddam, T. Starner, View-Based and Modular Eigenspaces for Face Recognition, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 21-23 June 1994, Seattle, Washington, USA

M.A. Turk, A.P. Pentland, Face Recognition Using Eigenfaces, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 3-6 June 1991, Maui, Hawaii, USA

ساریخانی مقدم، داود، 1390، تشخیص چهره به کمک الگوریتم های PCA LDA و شبکه های عصبی، دومین همایش سراسری فن آوری اطلاعات و ارتباطات، ملایر، دانشگاه آزاد اسلامی واحد ملایر، http://www.civilica.com/Paper-NCICT02-NCICT02_037.html

۵.۱. پیوندهای مفید

نیما همتی

به طور کلی متن شما ساختار منظم و یکپارچه ندارد. یعنی ساختاری که از یک گزارش علمی انتظار میرود در متن شما دیده نمیشود. علاوه برا این به نظر بهتر است به نکته های زیر نیز توجه داشته باشید:
بهتر است زمانی که روشی را معرفی میکنید بلافاصه بعد از آن، منبعی که آن روش را از روی آن مطالعه کردید را نیز ذکر کنید تا در صورتی که خواننده خواست اطلاعات یبشتر داشته باشد، به آن ها رجوع کند.
همچنین انتظار میرفت در این فاز بیشتر به سراغ مطالعه منابع و تکمیل ارجاعات بپردازید که در متن چنین چیزی دیده نمی‌شود. در واقع انتظار این بود علاوه بر معرفی مسئله به صورت عمومی بیشتر به سمت علمی مسئله را مورد بررسی قرار دهید. و یا مثلا در روش PCA بجای بیان کلیات مقداری علمی‌تر با موضوع برخورد می‌کردید.
به هر حال، بابت کارهایی که تا کنون انجام دادید از شما تشکر میکنم. نکات بیان شده در فوق تنها به این دلیل بود که در فازهای بعد بهتر و با ساختار منظم‌تر کارهای مربوط به پروژه پیگیری گردد.
موفق باشید