دانلود مقالات ISI درباره پردازش چهره‌ + ترجمه فارسی

اولین قدم در فرایند پردازش چهره‌، تشخیص چهره است. از موارد زیر می‌توان به عنوان چالش‌های پیش‌رو در زمینه‌ی تشخیص چهره‌ نام برد: زاویه چهره این‌که دوربین از کدام زاویه (تمام‌رخ، نیم‌رخ و. . . ) از چهره عکس گرفته باشد می‌توان فاکتور مهمی در درجه‌ی سختی تشخیص چهره محسوب گردد. وجود یا عدم وجود اجزای مختلف صورت. اجزای مختلف صورت از جمله محاسن، سبیل و. . . می‌توانند در چهره‌ی فرد موجود باشند یا نباشند. از طرفی دیگر تفاوت‌های زیادی بین شکل‌های مختلف این اجزا وجود دارد. حالات چهره. نمای صورت در حالات مختلف چهره (لبخند، خنده، گریه و. . . ) متفاوت خواهد بود. پوشش. ممکن است قسمتی از چهره بخاطر زاویه چهره و یا قرارگیری پشت اشیاء دیگر قابل مشاهده نباشد. زاویه عکس2. اشیاء مختلف با قرارگیری در زاویه‌های مختلف نسبت به صفحه مماس اشکال خاصی به خود می‌گیرند. شرایط عکاسی. فاکتور‌های مختلف محیطی نظیر شرایط نوری و مشخصات دوربین عکاسی از جمله لنز‌ می‌توانند تاثیر زیادی در پروسه تشخیص چهره داشته باشند. روش‌های موجود در تشخیص چهره را می‌توان به چهار گروه مختلف تقسیم کرد: 1. روش‌های دانش‌ محور: مشکل اساسی در این روش پیاده‌سازی دانش انسانی خواهد بود. از طرف دیگر عمل‌کرد این نوع عامل‌ها در تشخیص چهره بسیار خوب بوده است. یکی از استراتژی‌های جالب توجه در این روش استفاده از الگوریتم‌های ابتکاری خواهد بود. بدین صورت که ابتدا با اعمال بعضی قوانین ساده‌تر بر روی تصویر با کیفیت پایین‌تر به راحتی تعداد زیادی از قاب‌ها را حذف کرده و در مراحل بعدی با اعمال قوانین سخت‌گیرانه‌تر قاب‌های باقی‌مانده را فیلتر کرد. در پایان هر کدام از قاب‌ها که همه‌ی قوانین را پشت سر گذاشته است به عنوان چهره تشخیص داده می‌شود. 2. روش‌های جزئیات محور: برعکس روش دانش‌ محور محققان در این روش به دنبال یافتن اجزای مختلف صورت برای تشخیص چهره خواهند بود. فرض بنیادین در این روش این مشاهده بوده که انسان بدون دشواری در زوایای مختلف چهره و شرایط نوری متفاوت می‌تواند به‌راحتی چهره را تشخیص دهد. اجزای مختلف چهره مانند ابروها، چشم‌ها، بینی و دهان براحتی توسط آشکارساز لبه استخراج می‌شوند. بر اساس اجزای استخراج شده مدلی آماری از رابطه‌ی اجزای صورت با هم ساخته می‌شود تا در تأیید وجود چهره مورد‌ استفاده قرار گیرد. یکی از مشکلات این نوع روش‌ها این است که تصویر اجزای مختلف صورت بخاطر شرایط نوری نامناسب، نویز و یا پوشش خراب شود. وجود این مشکل احتمال بروز این مسأله که مرز‌های اجزای صورت از دست برود و یا بخاطر ایجاد سایه‌های زیاد الگوریتم بی‌فایده گردد را نیز افزایش می‌دهد. 3. روش‌های الگو محور: در روش الگو محور الگوی استانداردی از چهره‌ی انسان به صورت دستی و یا به صورت تابعی ریاضی از پیش تعیین گردد. با دریافت تصویر ورودی، همبستگی میان تصویر در مرزهای صورت، چشم‌ها و. . با الگو بدست می‌آید. تصمیم نهایی در خصوص تشخیص تصویر بر اساس مقدار همبستگی خواهد بود. اگر چه این روش به راحتی قابلیت پیاده سازی دارد اما از آنجایی که در مصاف با تصاویر با مقیاس مختلف‌، زاویه چهره و اشکال متفاوت باز می‌ماند گزینه‌ی خوبی برای استفاده در مساله‌هایی که تصاویر چهره در آن در شرایط مختلف وجود دارد نخواهد بود. 4. روش‌های ظاهر محور: بر خلاف روش الگو محور که در آن الگوی مورد استفاده توسط گروهی متخصص تولید می‌گردد در روش ظاهر محور این الگو از آموزش عامل هوش مصنوعی بوسیله‌ی تعدادی مثال‌ از تصاویر چهره حاصل می‌شود. به طور معمول روش‌های ظاهر محور بر اساس آنالیز آماری و یادگیری ماشین استوار است. در همین حال از کاهش کیفیت تصاویر نیز در جهت بهبود عملکرد محاسباتی استفاده می‌شود.