Abstract-I detta papper föreslås ett automatiskt ansiktsigenkänningssystem baserat på utseende-baserade funktioner som fokuserar på hela ansiktsbilden snarare än lokala ansiktsdrag. Det första steget i systemet för ansiktsigenkänning är ansiktsdetektering. Viola-Jones ansiktsdetektionsmetod som kan bearbeta bilder extremt samtidigt som höga detektionshastigheter används. Denna metod har störst inverkan på 2000-talet och kallas den första ramen för objektdetektering för att tillhandahålla relevant objektdetektering som kan köras i realtid. Extraktions- och dimensionsreduktionsmetoden kommer att tillämpas efter ansiktsdetektering. Principal Component Analysis (PCA) metod används i stor utsträckning i mönsterigenkänning. Linjär Diskriminant Analysis (LDA) metod som används för att övervinna nackdel PCA har framgångsrikt applicerats på ansikte igenkänning. Det uppnås genom att projicera bilden på Eigenface utrymme genom PCA efter att genomföra ren LDA över det. Square Euclidean Distance (SED) används. Avståndet mellan två bilder är ett stort problem när det gäller mönsterigenkänning. Avståndet mellan vektorerna för två bilder leder till bildlikhet. Den föreslagna metoden testas på tre databaser (MUCT, Face94 och Grimace). Olika antal utbildnings- och testbilder används för att utvärdera systemets prestanda och det visar att ett ökat antal utbildningsbilder kommer att öka igenkänningsgraden.
Nawaf Hazim Barnouti REF år 2016 föreslog ett automatiskt ansiktsigenkänningssystem baserat på exteriörbaserade metoder.
Face Detection and Recognition Using Viola-Jones with PCA-LDA and Square Euclidean Distance
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}