Cloud authentication based face recognition technique

Abstract

Tek bir yüzün tanınmasında genellikle nispeten daha az işlem süresi gerekir. Ancak, çok sayıda yüzün tanınacağı daha geniş bir ölçekte uygulandığında daha uzun bir prosedür olacaktır. Bu yazıda, bulut bilişim hizmeti, daha büyük verilerin işlenmesi durumunda gerekli kaynakların bulut bilişim tarafından artırıldığında ölçeklenebilirlik çözümü sağlamak için kullanılmaktadır. Bu çalışmada geliştirilen sistem, bulut bilişim yardımıyla yüzlerin tespiti ve tanınması için programlanmış ve geliştirilmiştir. Kademeli sınıflandırıcılar, Adaboost öğrenme yöntemi ve integral görüntü gibi beş çeşit Haar benzeri özellikleri kullanan Viola ve Jones algoritması tarafından yüz algılama gerçekleştirilir. Lineer Diskriminant Analizi (LDA), yüz tanıma için bir algoritma olarak kullanılmıştır, çünkü Temel Bileşen Analizi (PCA) algoritmasına kıyasla daha iyi bir performans sunar. Sistem performansı MUCT veri tabanından farklı görüntüler üzerinde test edilmiştir.

It generally takes comparatively less processing time in the recognition of a single face. But it would be a lengthy procedure if implemented at a larger scale, where numerous faces are to be recognized. In this paper, the cloud computing service is used for providing scalability solution, where the required resources are increased by cloud computing in case of processing of larger data. The system developed in this study has been programmed and trained for the detection and recognition of faces with the help of cloud computing. The face detection has been done by the Viola and Jones algorithm, which used five kinds of Haar like features, cascaded classifiers, Adaboost learning method and integral image. Linear Discriminant Analysis (LDA) has been employed as an algorithm for face recognition, since it offers better performance in comparison to Principal Component Analysis (PCA) algorithm. The system performance has been tested on different images from the MUCT database.