دراسة في كلية تكنولوجيا المعلومات تبين مكونات أساسية فعالة لـ SVD للتعرف على الوجوه

طباعة ورفع: وسام ناجي المعموري

عدد الزيارات: 368

بواسطة قسم الاعلام والعلاقات العامة


كتابة وتحرير - قسم الاعلام, رئاسة جامعة بابل

تاريخ النشر: 23/04/2018

اخر تصفح: 2024/03/29






بينت دراسة في كلية تكنولوجيا المعلومات (مكونات أساسية فعالة لـSVD للتعرف على الوجوه)، أعدتها الدكتورة وفاء محمد سعيد الاسدي.أظهرت الدراسة أن باستخدام العلاقة المباشرة بين (Principle Component Analysis (PCA) Value) و Singular Value Decomposition) SVD ) يمكن رسم المعالم الهامة التي تمثل المكونات الأساسية للبيانات .



وأوضحت الدراسة أن نسبة عالية من التشابه بين ( SVD و PCA ) عند تطبيقها على نفس مجموعة البيانات من حيث النتائج، ونتيجة لذلك تم استغلال ميزة العلاقة المباشرة بين ( PCA و SVD )، واستخدام ( Principle Component ) لـ SVD كمميزات لمرحلة التمييز، وتم استخدام الــ (LSSVM) أداة للتعرف على الوجوه.



رافع عبد القادر

تاكات المحتوى: دراسة في كلية تكنولوجيا المعلومات تبين مكونات أساسية فعالة لـ SVD للتعرف على الوجوه
لاي اسئلة او استفسارات, يمكنكم الاتصال بالكاتب عبر البريد الالكتروني: h@uobabylon.edu.iq

جميع الحقوق محفوظة - شعبة موقع الجامعة © جامعة بابل