Human Face Recognition Based on Local Ternary Pattern and Singular Value Decomposition

هناك العديد من وسائل التحقق الحيوية البشرية المستخدمة في الوقت الحاضر، واحد من أهم هذه الوسائل هو الوجه. هناك العديد من التقنيات المقترجة للتعرف على الوجوه، لكنها بشكل عام لا تزال تواجه مجموعة متنوعة من التحديات للتعرف على الوجوه في الصور الملتقطة في بيئة غير مسيطر عليها، وكذلك في تطبيقات العالم الحقيقي. بعض هذه التحديات هي اختلاف الوضع، اختفاء جزء من الوجه، تعبيرات الوجه، الإضاءة ، الإضاءة السيئة، جودة الصورة .. إلخ. تحدث هذه التقنيات بتقنيات جديدة باستمرار. في هذا البحث، تم استخدام تحليل القيمة المفردة لاستخراج مصفوفة الميزات للتعرف على الوجوه وتصنيفها. الصورة الملونة المدخلة يتم تحويلها إلى صورة ذات تدرج رمادي، ثم تتحول إلى نمط اخر باستخدام LTP قبل تقسيم الصورة إلى ستة عشر كتلة رئيسية، كل كتلة من هذه الكتل الستة عشر تقسم ايضا إلى ثلاثين كتلة فرعية. لكل كتلة فرعية، يتم تطبيق تحويل SVD، ويتم حساب القيمة الأكبر في المصفوفة القطرية التي تُستخدم لإنشاء مصفوفة ميزات بحجم 16 × 30. يتم تنفيذ التصنيف من خلال شبكة عصبية، حيث يتم اختيار متجه بعدد قيم يبلغ 16 قيمة كمدخل الى الشبكة العصبية. وصل كفاءة الخوارزمية المقترحة إلى 97٪ عند استخدام قاعدة بيانات FEI  البرازيلية. علاوة على ذلك، يعد أداء هذه الخوارزمية واعدا عند مقارنتها بأحدث الأساليب الحديثة فضلا عن انها حلت بعض التحديات مثل الإضاءة وتعبيرات الوجه.There is various human biometrics used nowadays, one of the most important of these biometrics is the face. Many techniques have been suggested for face recognition, but they still face a variety of challenges for recognizing faces in images captured in the uncontrolled environment, and for real-life applications. Some of these challenges are pose variation, occlusion, facial expression, illumination, bad lighting, and image quality. New techniques are updating continuously. In this paper, the singular value decomposition is used to extract the features matrix for face recognition and classification. The input color image is converted into a grayscale image and then transformed into a local ternary pattern before splitting the image into the main sixteen blocks.  Each block of these sixteen blocks is divided into more to thirty sub-blocks. For each sub-block, the SVD transformation is applied, and the norm of the diagonal matrix is calculated, which is used to create the 16x30 feature matrix. The sub-blocks of two images, (thirty elements in the main block) are compared with others using the Euclidean distance.  The minimum value for each main block is selected to be one feature input to the neural network. Classification is implemented by a backpropagation neural network, where a 16-feature matrix is used as input to the neural network. The performance of the current proposal was up to 97% when using the FEI (Brazilian) database. Moreover, the performance of this study is promised when compared with recent state-of-the-art approaches and it solves some of the challenges such as illumination and facial expression