التحقق من الحجاج عن طريق الاستعلام بصورة الوجه المبنية على السلاسل الزمنية

Abstract

أثناء الحج، لا يحمل كثير من الحجاج بطاقات التعريف الخاصة بهم في معظم الوقت. ولذا، فإن التعرف على الحجاج مجهولي الهوية تعتبر واجباً مهماً لكثير من الجهات العاملة في الحج. ومن التقنيات المفيدة في هذا المجال تقنية التعرف على الأوجه آلياً. تقدم هذه الورقة خوارزمياً جديداً للتعرف على الأوجه وكيفية تطبيقه في مجالات الحج. يعتمد الخوارزم المقترح على فكرة استكشاف الأشكال المتكررة في السلاسل الزمنية. في البداية، يتم تحديد صورة الوجه واستخراجها باستخدام خوارزم "فيولا-جونز"، ثم يتم تحويل الصورة الناتجة إلى سلسلة زمنية من خلال الألوان الرئيسية الثلاثة للصورة الملونة. ويتم تطبيق هذه العملية على جميع الحجاج. وحيثما احتجنا لتعريف حاج مجهول الهوية، يتم تطبيق الخوارزم المقترح في هذه الورقة لاستكشاف الأشكال المتكررة للسلسلة الزمنية لصورة ذلك الحاج الملونة وتختبرها لإيجاد العلاقة مع السلاسل الزمنية المنتجة لجميع الحجاج. ونظراً لوجود ملايين الحجاج سنوياً، فإنه من الضروري تقصير طول هذه السلاسل الزمنية لتقليل زمن تنفيذ الخوارزم، وقد تم استخدام تقنية (DFT) لهذا الغرض. أخيراً، فقد تم تنفيذ النظام المقترح على واجهة سهلة الاستخدام.

During Hajj, many pilgrims do not hold their own identification cards most of the time. Therefore, idintifying unknown pilgrims is an important role of many hajj authorities. One of the useful techniques used for this purpose is face recognition. This paper describes a new face recognition algorithm based on time series motif discovery and its application to pilgrims identification. At beginning, the face image is located and extracted using Viola-Jones algorithm, then the resulting facial image is converted into time series from the three primary colors of the colored face images. This process is done iteratively for all pilgrims. Whenever an unknown pilgrim is to be identified, motif discovery algorithm is used to mine the hidden motifs from the time series of the colored face image of that pilgrim and tested to find the relationship among these generated time series. Because there exist millions of pilgrims every year, these raw time series need to be reduced in their length to shorten the run-time. For this purpose, we used dimensionality reduction using Discrete Fourier Transformation(DFT). Finally the proposed system was implemented in a friendly user interface demo.