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Il riconoscimento facciale ha ricevuto una notevole attenzione da parte del pubblico in tutto il mondo. L'interesse da parte del pubblico è dovuto principalmente ai recenti eventi terroristici in tutto il mondo, che hanno aumentato la domanda di sistemi di sicurezza utili. In questo progetto, l'analisi delle componenti principali (ACP) funge da metodo efficiente per sviluppare un sistema di riconoscimento facciale. Le immagini catturate dal video in tempo reale sono state analizzate confrontando un'immagine in ingresso con il database e segnalando l'immagine se simile. Sono stati testati diversi aspetti di ciascuna persona, come il viso normale, l'uso di occhiali, berretto e maschera, per determinare le prestazioni del sistema. Sono state coinvolte venti (20) persone come casi studio sperimentali per convalidare l'efficienza del sistema sviluppato. I risultati sperimentali mostrano un riconoscimento del 100% per il viso normale e l'uso di occhiali, del 95% per l'uso del berretto e del 45% per l'uso della maschera.
About the author
Muhamad Qaedi Edanan est titulaire d'une licence en ingénierie électronique (informatique) de l'Universiti Malaysia Sarawak (UNIMAS). Asrani Lit est chercheur au département d'électricité et d'électronique de l'UNIMAS.
