T E L K O M NIKA   T elec o mm un ica t io n,  Co m pu t ing ,   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.   1 8 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0 ,   p p .   3 3 5 7 ~ 3 3 6 4   I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0 ,   ac cr ed ited   First Gr ad e  b y   Ke m e n r is te k d i k ti,  Dec r ee   No : 2 1 /E/KPT /2 0 1 8   DOI : 1 0 . 1 2 9 2 8 / T E L KOM NI KA . v 1 8 i 6 . 1 6 3 3 5     3357       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //jo u r n a l.u a d . a c. id /in d ex . p h p /TELK OM N I K A   I m pro v ing  f a ce  re co g nition by  artifi cia l neural ne tw o rk usi ng   principa l co m po n ent  a na ly sis       Sh a t ha   A.   B a k er 1 ,  H esh a m   H a s hi m   M o ha mm ed 2 ,   H a na n A.   Alda ba g h 3     1 ,2 De p a rtm e n t  o f   El e c tri c a l  a n d   Co m p u ter E n g in e e rin g ,   No r th e rn   T e c h n ica l  Un iv e rsity ,   Ira q   3 T h e   G e n e ra l  Dire c to ra te o f   Ed u c a ti o n   i n   Ni n e v e h   G o v e rn o ra te,  Ira q       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A p r   1 3 ,   2 0 2 0   R ev i s ed   A p r   2 9 ,   2 0 2 0   A cc ep ted   J u n   2 5 ,   2 0 2 0       T h e   f a c e - re c o g n it io n   sy ste m   is  a m o n g   th e   m o st  e ff e c ti v e   p a tt e rn   r e c o g n it io n   a n d   im a g e   a n a l y sis  te c h n iq u e s.  T h is  tec h n iq u e   h a s  m e t  g r e a t  a tt e n ti o n   f ro m   a c a d e m ic  a n d   in d u strial  f ield s  b e c a u se   o f   it s  e x ten siv e   u se   in   d e tec ti n g   th e   id e n ti ty   o f   in d iv id u a ls  f o r  m o n it o rin g   sy ste m s,  s e c u rit y   a n d   m a n y   o th e r  p ra c ti c a l  f ield s.  In   th is  p a p e r,   a n   e ff e c ti v e   m e th o d   o f   f a c e   re c o g n it io n   w a s   p ro p o se d .   T e n   p e rso n ' s  fa c e s   i m a g e s   w e re   se l e c ted   f ro m   OR L  d a tas e t,   f o r   e a c h   p e rso n   (4 2 )  im a g e   w it h   to tal  o f   (4 2 0 )  im a g e s  a s  d a tas e t.   F e a tu re s  a re   e x trac te d   u sin g   p ri n c ip le  c o m p o n e n t  a n a ly sis  P CA   to   r e d u c e   th e   d im e n sio n a li ty   o f   th e   f a c e   i m a g e s.  F o u r  m o d e ls  w h e re   c re a ted ,   th e   f irst  o n e   w a s  train e d   u sin g   f e e d   f o r w a rd   b a c k   p ro p a g a ti o n   lea rn in g   (F F BB L )  w it h   4 0   f e a tu re s,  th e   se c o n d   w a s  train e d   u sin g   5 0   f e a tu re s  w it h   F F BBL ,   th e   th ird   a n d   f o u rth   m o d e ls  w e r e   train e d   u sin g   th e   sa m e   f e a tu re s  b u t  u sin g   El m a n   n e u ra l  n e tw o rk .   F o r  e a c h   p e rso n   (2 4 )  im a g e   u se d   a s  train in g   se t  f o r  th e   n e u ra l   n e tw o rk s,  w h il e   th e   re m a in in g   ima g e s  u se d   a s  tes ti n g   s e t.   T h e   re su l ts  sh o w e d   th a t  th e   p r o p o se d   m e th o d   w a s   e ff e c ti v e   a n d   h ig h ly   a c c u ra te.  F F BBL   g iv e   a c c u ra c y   o f  (9 8 . 3 3 ,   9 8 . 8 0 )  w it h   (4 0 ,   5 0 )  f e a tu re s  re sp e c ti v e l y ,   wh il e   El m a n   g iv e s (9 8 . 3 3 ,   9 5 . 1 4 )  f o r  w it h   (4 0 ,   5 0 )  f e a tu re s res p e c ti v e l y .   K ey w o r d s :   A r ti f icial  n e u r al  n et w o r k   P atter n   r ec o g n itio n   P r in cip le  co m p o n e n t a n al y s is   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r  th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Hesh a m   Ha s h i m   Mo h a m m ed ,    E lectr o n ic  C o m p u ter   C e n ter ,   No r th er n   T ec h n ical  U n i v er s it y ,   Un i v er s it y   Hi g h   W a y   Stre et,   Mo s u l,  I r aq .   E m ail:  h h m s s 8 8 8 @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e   t e c h n i q u e   o f   p a t t e r n   r e c o g n i t i o n   i s   o n e   o f   t h e   m o s t   s u c c e s s f u l   t e c h n i q u e s   i n   t h e   f i e l d   o f   i m a g e   p r o c e s s i n g .   R e c e n t l y ,   t h i s   t e c h n o l o g y   h a s   b e e n   u s e d   f o r   s e c u r i t y   p u r p o s e s ,   a n d   h a s   b e c o m e   c o m p a t i b l e   w i t h   s e c u r i ty   s y s t e m s   b a s e d   o n   o t h e r   b i o m e t r i c s   s u c h   a s   f i n g e r p r i n t s   a n d   i r i s   [ 1 ,   2 ] .   T h e   n e u r a l   n e t w o r k - b a s e d   t r e e   [ 3 ] ,   n e u r a l   n e t w o r k s ,   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k s   [ 4 ]   a n d   k e y   c o m p o n e n t   a n a l y s i s   [ 5 ]   a r e   t h e   c o m m o n   m e t h o d s   u s e d   f o r   f a c e   r e c o g n i t i o n .   P r i n c i p l e   c o m p o n e n t   a n a l y s i s   ( P C A )   i s   a   s t a t i s t i c a l   m e a s u r e m e n t   m e t h o d   t h a t   r e d u c e s   t h e   l a r g e   d i m e n s i o n s   o f   t h e   i m a g e   i n   t h e   d a t a   s p a c e   t o   s m a l l e r   d i m e n s i o n s .   T h e   n e w   s p a c e s   a r e   o f t e n   f e a t u r e   s p a c e s ,   t h i s   h e l p s   t o   r e d u c e   t h e   c a l c u l a t i o n s   o f   t h e   i m a g e   d a t a b a s e   i n   a   c o n t r o l l e d   w a y   t o   o b t a i n   h i g h e r   r e c o g n i t i o n   a n d   b e s t   a c c u r a c y   [6 - 8] .   P C A   c a n   b e   u s e d   f o r   e x t r a c t i n g   t h e   f e a t u r e s   f r o m   a   h u m a n   f a c e   i n t e n s i t y   i m a g e .   T h e   b a s i c   f a c e   d a t a b a s e   i s   d e f i n e d   a s   a l l   t r a i n i n g   p a t t e r n s   o f   t h e   s a m e   s i z e   a n d   c o n f i g u r a t i o n .   I n   t h i s   w o r k   w e   u t i l i z e d   f a c i a l   r e c o g n i t i o n   f r o m   t h e   O R L   d a t a b a s e .   N e u r a l   n e t w o r k s   g a v e   h i g h   e f f i c i e n c y   i n   c o m p u t a t i o n a l   t e c h n i q u e s   t o   p a t t e r n   r e c o g n i t i o n   a n d   i m a g e   p r o c e s s i n g ,   w h i c h   l e d   t o   t h e i r   w i d e l y   u s e   i n   t h i s   f i e l d   [ 9 ,   1 0 ] .   I n   t h i s   r e s e a r c h ,   t w o   t y p e s   o f   n e u r a l   n e t w o r k s   w e r e   u s e d :   a   f e e d b a c k   n e t w o r k   a n d   t h e   c u r r e n t   f r e q u e n c y   n e t w o r k   ( E l m a n ) ,   b o t h   n e t w o r k s   g a v e   h i g h   a c c u r a c y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,  Vo l.  1 8 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2020:    33 5 7   -   33 64   3358   2.   RE L AT E D  WO RK S   T h e   r esear ch er s   in tr o d u ce   a  r eliab le  an d   au to m ated   s y s te m   th at  d ep en d   o n   u s in g   m u lt i - a lg o r ith m s   f o r   f ac e  r ec o g n it io n   an d   it 's  ap p lied   o n   s tu d en ts   f ac es,  t h e  s y s te m   p r o p o s e  u s i n g   b o th   p r in cip al  co m p o n e n t   an al y s is   ( P C A )   a s   w ell  a s   h is to g r a m   o f   o r ien ted   g r ad ie n t  ( HOG)   f o r   f ea tu r e  e x tr ac tio n   a n d   ar tif ic ial  n e u r al   n et w o r k   ( A N N)   f o r   r ec o g n i tio n ,   co u p led   w it h   h elp   v ec to r   m ac h i n e  ( SV M) .   T h e  ac cu r ac y   o f   s y s te m   r ec o g n itio n   w a s   9 6 . 8 %   [ 1 1 ] .   T h e   r esear ch er s   i n  [ 1 2 ]   p r esen ts   a  Face   r ec o g n itio n   s y s te m   in   w h ich   p r in cip al   co m p o n e n t  an a l y s is   ( P C A )   an d   b ac k   p r o p ag atio n   n eu r al  n et w o r k s   ( B P NN)   is   p er f o r m ed   w h er e  u s ed   f o r   f ac e   id en ti f icatio n   a n d   v er i f icat io n   w h ile  t h e y   i m p le m e n t  f ac e  r ec o g n itio n   s y s te m   is   d o n e  b y   u s i n g   n e u r a l n et w o r k ,   I ts   ac ce p tan ce   r atio   w a s   g r ea te r   th an   9 0 % f o r   th e  p r o p o s ed   m atch i n g   m et h o d s .   In   [ 1 3 ] ,   th e  r esear ch er s   i n tr o d u ce   a  f ac e  r ec o g n itio n   s y s t e m   w h ic h   u s e   P C A   f o r   d i m en s io n alit y   r ed u ctio n   a n d   f ea tu r e  e x tr ac tio n ,   w it h   SVM  w er e   u s ed   as c la s s i f ier .   T h e  s y s te m   ac cu r ac y   w a s   9 6 . 8 %.   I n   2 0 1 3 ,   o th er   r esear ch er s   p r o p o s e d   f ace  r eco g n itio n   p a p er   u s in g   wav elet  tr an s f o r m   an d   PC A  with   n eu r al  n etwo r k   b ack   p r o p ag atio n .   W av elet  tr an s f o r m atio n s   wer e  u s ed   t o   calcu late  th e  lev el  o f   im ag e  d eco m p o s itio n .   Usi n g   th r ee  lev els  th e  im ag e  was  d is ass em b led .   T h e  s tu d y   s h o wed   th e  th ir d   lev el  is   th e  b est  lev el  o f   d is ass em b l y   [ 1 4 ] .  I n   th e  o th er   w o r k   [ 1 5 ] ,   a   d escr ip to r   is   o b tain ed   b y   p r o j ec tin g   a  f ac e  as   an   in p u t   o n   a  ei g e n f ac e   s p ac e,   th en   t h e  d escr ip to r   is   f ed   as   an   i n p u t   to   ea ch   o b j ec t' s   p r e - tr ai n ed   n et w o r k .   T h e y   d eter m i n e  a n d   r ep o r t  th e  m a x i m u m   o u tp u t  i f   i t   p ass es t h e  th r es h o ld   p r ev io u s l y   estab lis h ed   f o r   th e  r ec o g n it i o n   s y s te m .       3.   RE S E ARCH   M E T H O D   So m e  p ar ticu lar   m et h o d o lo g i es  n ee d   to   b e  f o llo w ed   in   o r d er   to   im p le m e n t  t h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   d ea lin g   w i th   t h e  f ac e  r ec o g n itio n   s y s te m .   Fo r   th is   p r o ce s s ,   ce r tain   s tep s   n ee d   to   b e  tak en .  T h e   p r o p o s ed   alg o r ith m   i n cl u d ed   m aj o r   s tep s   ar e  as   f o llo w s ,   s h o w n   i n   Fi g u r e   1.   a.   P r e p r o ce s s in g :  I n   t h is   s tep ,   th e   f ac e  d etec tio n   p r o ce s s   ch ec k s   if   t h e  i m a g e   i s   a  f ac e  i m a g e  o r   n o t.  T h e  f ace  cr o p p in g   o n l y   f r o m   t h e  en t ir e  i m ag e  u s in g   t h e  Vio la - J o n e s   alg o r ith m   [ 1 6 ] .   T r an s f o r m   t h e   i m ag e  o f   th e   f ac e  cr o p p ed   to   s ize   ( 5 0 ×6 0 ) ,   as sh o w n   i n   Fi g u r e  2 .   b.   Fin d i n g   t h e  E i g en   Data   Ma tr i x   to   b e  u s ed   in   s u b s eq u en t step s   to   ex tr a ct  f ea t u r e   [ 1 7 ] ,   Fig u r e  3   r ep r esen ts   th e  f lo w c h ar t  f o r   th e  f i n d i n g   o f   th e  E i g e n   m atr i x .   c.   E x tr ac tin g   t h e  f ea t u r es  o f   th e  f ac es  u s in g   t h e  E i g en   v ec to r s   o f   th e  f ac e s   " ca lcu lated   b y   s te p   2 " ,   Fig u r e  4  r ep r esen t th e  f lo w ch ar t o f   t h e  ex tr ac tio n   f ea t u r es p r o ce s s .   d.   T r ain in g   a n d   test i n g   o f   t w o   a r tif icial  n e u r al  n e t w o r k s .   O n e   o f   th e m   is   o f   t y p e  FF B B L   a n d   th e  o t h er   is   E l m a n   Neu r al  n et w o r k .           Fig u r e  1 .   B lo ck   d iag r a m   o f   t h e  s y s te m           Fig u r e  2 .   s tep s   o f   P r ep r o ce s s in g       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         I mp r o vin g   fa ce   r ec o g n itio n   b y   a r tifi cia l n eu r a l n etw o r k  u s in g … ( S h a th a   A .   B a ke r )   3359       Fig u r e  3 .   S y s te m   f lo w ch ar t o f   ca lcu lati n g   E ig e n   m a tr ix           Fig u r e  4 .   S y s te m   f lo w ch ar t  f o r   f in d i n g   f ac e  f ea tu r es  u s in g   E ig en   m atr i x       3 . 1 .     B a ck   pro pa g a t io n net wo rk   BB N   h a s   p r o v e d   s u c c e s s f u l   i n   i d e n t i f y i n g   a n d   r e c o g n i t i o n   p a t t e r n s   [ 1 8 ,   1 9 ] .   I t   i s   a   k i n d   o f   s u p e r v i s e d   l e a r n i n g   n e tw o r k .   T h e   b a s i s   o f   i t s   w o r k   d e p e n d s   o n   t h e   g r a d u a l   r e g r e s s i o n   m e t h o d   u s e d   t o   u p d a t e   t h e   w e i g h t   v a l u e s   t o   f i n d   t h e   l o w e s t   m e a n   s q u a r e   e r r o r   b e tw e e n   t h e   o u t p u t   v a l u e s   o f   t h e   n e tw o r k   a n d   t h e   t a r g e t   v a l u e s .   T h e r e f o r e ,         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,  Vo l.  1 8 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2020:    33 5 7   -   33 64   3360   t h e   u p d a t e d   w e i g h t s   a r e   u s e d   i n   e a c h   l a y e r   o f   t h e   n e t w o r k   t o   b e g i n   w i t h   t h e   o u t p u t   l a y e r   a n d   e n d   w i t h   t h e   i n p u t   l a y e r ,   s o   i t   i s   c a l l e d   t h e   b a c k   p r o p a g a t i o n   [ 2 0 ] ,   a n d   F i g u r e   5  i l l u s t r a t e s   t h e   a r c h i t e c t u r e   o f   t h i s   n e t w o r k .   T h e  tr ain in g   o f   t h e  b ac k   P r o p a g atio n   n et w o r k   g o es th r o u g h   t w o   p h ase s   [ 2 1 ] :     Feed   f o r w ar d   s tag e:  T h e  i n p u t  f r o m   t h e  i n p u t  la y er   m o v es  to   th e  h id d en   la y er ( s )   ac c o r d in g   to   th e ir   n u m b er ,   en d in g   w it h   t h e  o u t p u t  la y er ,   an d   th e n   co m p ar i n g   th e  ac t u al  o u tp u t  v al u es  with   t h e  d esire d   o u tp u t v a lu e s   to   ca lcu late  t h e  d if f er e n ce   b et w ee n   t h e m ,   w h i ch   r ep r esen ts   t h e  er r o r   v alu e .     Feed b ac k   p h ase:  At  t h is   s ta g e,   th e  w ei g h ts   o f   th e  g r id   ar e  ad j u s ted   d ep en d in g   o n   th e  er r o r   v alu e.   T h is   p r o ce s s   co n tin u es  u n til th e  tr u e  o u tp u t v al u e  b ec o m e s   as c lo s e  as p o s s ib le  to   th e  d esire d   o u tp u t  v al u e.           Fig u r e  5 .   A r ch itectu r e  o f   FF B B L       3 . 2 .     E l m a n   net w o rk   T h e   E l m a n   n et w o r k   is   a  s p ec ial  k in d   o f   b ac k   p r o p ag atio n   n et w o r k s .   I t  i s   o n e  o f   t h e  m o s t  f a m o u s   iter ativ e  n et w o r k s .   I t  h as  b e en   u s ed   i n   t h e  f ield s   o f   r ec o g n i tio n   a n d   clas s i f icatio n   to   co n tain   a  d y n a m ic   m e m o r y   t h at  ca n   b e  u s ed   to   r etr iev e  th e  h id d en   la y er   to   th e  in p u t  la y er ,   th u s   s p ee d in g   u p   th e  n et w o r k .     T h e  E lm a n   n et w o r k   co n s is t s   o f   th e  i n p u t  a n d   o u tp u t  la y er s   in   ad d itio n   to   th e  h id d en   la y er .   I t  h as  p r o ce s s in g   u n i ts   eq u al  to   th e   n u m b er   o f   p r o ce s s in g   u n its   in   t h e  h id d en   la y er .   T h ese  u n its   s er v e   a s   m e m o r y   to   s to r e    th e  p r ev io u s   s tate   [ 2 2 ,   2 3 ] .   At   t h e  b eg i n n in g   o f   t h e  tr ain i n g ,   t h e  p r o ce s s in g   u n its   ar e  g iv en   ze r o   v al u e s   an d   th e  co r r esp o n d in g   w ei g h ts   ar e  s in g le  v al u es t h en   ad j u s t d u r in g   tr ain in g .   T h e  p r ev io u s   v al u e s   ar e  s to r ed   f o r   th e   h id d en   la y er   to   b e  re - en ter ed   b y   th e  in p u t  la y er   af ter   th e  w eig h t s   h a v e  b ee n   ad j u s ted .   T h e  in s er tio n   o f   th e  h id d en   la y er   is   th e   r esu lt  o f   t h e  in p u t  v al u es  m u ltip lied   b y   th e  w ei g h t  af ter   ad d in g   b ias  v al u es.  Us in g   th e  b ac k - p r o p ag atio n   f r eq u en c y   o f   th e   er r o r ,   th e  weig h ts   ar e  ad j u s ted   an d   t h e  n e t w o r k   is   g iv e n   t h e  ab ilit y   to   r ec o g n itio n   p atter n s   th r o u g h   d i f f er e n t iter ati v e  p h a s es a n d   Fi g u r e  6   illu s tr ates th e   ar ch itectu r e  o f   E l m a n   n et w o r k   [ 2 4 ] .   T h e   p r o p o s ed   alg o r ith m   u s ed   t w o   s et s   o f   f ea t u r es  4 0   an d   5 0   r esp ec tiv l y .   T h ese  f ea t u r es  ar e   ex tr ac te d  u s i n g   t h e  eig e n f ac e  al g o r ith m   ill u s tr ated   in   Fig u r e   2 .   E ac h   s et  o f   f ea tu r e s   ar e  u s ed   to   T r ain   t w o   t y p e s   o f   ar tif icial  n e u r al  n et w o r k s   f ee d   f o r w ar d   b ac k   p r o b ag atio n   lea r n in g   a n d   E l m a n   n e u r al  n et w o r k .   T h ese   n et w o r k s   w a s   tr ain ed   u s i n g   t h e  L ev e n b e r g - Ma r q u ar d t B ac k   p r o p ag atio n   alg o r it h m   f o r   b ac k   p r o b ag atio n   lear n i n g   [ 2 5 ] .            F ig u r e  6 .  A r ch itectu r e  o f   E l m an   n et w o r k   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         I mp r o vin g   fa ce   r ec o g n itio n   b y   a r tifi cia l n eu r a l n etw o r k  u s in g … ( S h a th a   A .   B a ke r )   3361   4.      RE SU L T S  A ND  ANA L YS I S     4 .1 .       Art if icia l  neura l net wo rk   o f   f ee d f o rw a rd  ba ck   pro pa g a t io n lea rning   4 . 1 . 1 .   F F B B L   t ra ined w it h 4 0   f ea t ures   T h e  i n p u t   la y er   in   t h is   n e u r al   n et w o r k   h a s   4 0   n o d es  a n d   t h e   o u tp u t   la y er   h as   10   n o d es,  Fi g u r e   7   ( a )  illu s tr ates  t h e  to p o lo g y   o f   t h i s   n et w o r k .   T h e  tr ain i n g   p r o ce s s   to o k   3 5   m i n u tes  3 3   s ec o n d s   an d   t h e  n eu r al   n et w o r k   r ea c h ed   s tab il it y   af t er   2 1   E p o ch .   T h is   n et w o r k   ac cu r ac y   is   9 8 . 3 3 % .   N et w o r k   p er f o r m a n ce   w as   m ea s u r ed   u s i n g   MSE   an d   it 's i llu s tr ated   in   Fi g u r e  7   ( b ) .         ( a)       ( b )     Fig u r e  7 .   FF B B L   ar tif icia l n e u r al  n et w o r k   tr ain ed   w it h   4 0   f e atu r es ; ( a)   n et w o r k   to p o lo g y   a n d     ( b )   p e r f o r m a n ce   c u r v e       4 . 1 . 2 .   F F B B L   t ra ined w it h 5 0   f ea t ures   I n   th e  i n p u t  la y er   5 0   n o d es  o f   t h is   n e u r al  n et w o r k   a n d   o u tp u t  la y er   1 0   n o d es,  Fig u r e  8   ( a )   illu s tr ate s   th e  to p o lo g y   o f   th is   n et w o r k .   T h e  tr ain in g   p r o ce s s   to o k   2 4   m i n u te s   a n d   5 5   s ec o n d s   to   r ea ch   a  s tate  o f   s tab ilit y   af ter   30   E p o ch .   T h is   n et w o r k   r ec o g n ized   f ac e s   w it h   9 8 . 8 0 %  ac cu r ac y .   N e t w o r k   p er f o r m an ce   w as  m ea s u r ed   u s i n g   MSE   an d   it 's ill u s tr ated   in   Fi g u r e  8   ( b ) .         ( a)       ( b )     Fig u r e  8 .   FF B B L   ar tif icia l n e u r al  n et w o r k   tr ain ed   w it h   5 0   f e atu r es ;  ( a)   n et w o r k   to p o lo g y   a n d     ( b )   p e r f o r m a n ce   c u r v e     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,  Vo l.  1 8 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2020:    33 5 7   -   33 64   3362   4 .2 .       E l m a n a rt if icia l neura l net w o rk   4 . 2 . 1 .   T he  net w o rk   t ra ined o n 4 0   f ea t ures   I n  t h e   i n p u t   l a y e r   4 0   n o d e s   o f   t h i s   n e u r a l   n e tw o r k   a n d   o u t p u t   l a y e r   1 0   n o d e s ,   t h e   t o p o l o g y   o f   t h i s   n e t w o r k   i s   s h o w n   i n   F i g u r e   9   ( a ) .   T h e   t r a i n i n g   p r o c e s s   t o o k   3 5   m i n u t e s   a n d   3 3   s e c o n d s   t o   r e a c h   a   s t a t e   o f   s t a b i l i t y   a f t e r   4 1   E p o c h .   T h i s   n e tw o r k   r e c o g n i z e d   t h e   f a c e s   b y   9 8 . 3 3 %   c o r r e c t l y ,   F i g u r e   9   ( b )   s h o w s   t h e   M S E   p e r f o r m a n c e   c u r v e .         ( a)       ( b)     Fig u r e  9 .  E l m an   ar ti f icial  n e u r al  n et w o r k   tr ai n ed   w i th   4 0   f ea tu r es ; ( a)   n et w o r k   to p o lo g y   a n d     ( b )   p e r f o r m a n ce   c u r v e       4 . 2 . 2 .     Net w o rk   t ra ined o n 5 0   pro pert ies   T h e  in p u t  la y er   h as  5 0   n o d es  an d   1 0   n o d es  in   th e  o u tp u t  la y er ,   Fig u r e   1 0   ( a )   illu s tr ates  t h e   to p o lo g y   o f   t h is   n et w o r k .   T h e  tr ain in g   p r o ce s s   to o k   4 2   m i n u tes   4 4   s ec o n d s   an d   r ea c h ed   s tab il it y   a f ter   2 5   E p o ch .   T h is   n et w o r k   r ec o g n ized   f ac es  w i t h   9 5 . 1 4 %  ac cu r ac y ,   a n d   Fig u r e  1 0   ( b )   s h o w s   t h e  MSE   cu r v e .  T h e  ac cu r ac y   o f   f ac e  r ec o g n i tio n   o f   t h e  p r o p o s ed   m et h o d   is   v er y   h i g h .   FF B B L   h a s   ( 9 8 . 3 3 ,   9 8 . 8 0 )   ac cu r ac y ,   w h ile  E l m a n   h a s   ( 9 8 . 3 3 ,   9 5 . 1 4 )   ac cu r ac y   f o r   ( 4 0 ,   5 0 )   f ea tu r es,  r esp ec tiv el y .   T h e  T a b le  1   s u m m ar ize  th e  4   m o d u le s   an d   th eir   r elate d   r esu lts   i n f o r m atio n .         ( a)       ( b )     Fig u r e  1 0 .   E lm a n   ar ti f icial  n e u r al  n et w o r k   tr ai n ed   w it h   5 0   f e atu r es ; ( a)   n et w o r k   to p o lo g y   an d     ( b )   p e r f o r m a n ce   c u r v e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         I mp r o vin g   fa ce   r ec o g n itio n   b y   a r tifi cia l n eu r a l n etw o r k  u s in g … ( S h a th a   A .   B a ke r )   3363   T ab le  1 .   Fin al  r esu lt s   s u m m ar y   N e t w o r k   t y p e   N u mb e r   o f   f e a t u r e s   N u mb e r   o f   e p o c h s   T r a i n i n g   t i me   M i n :   S e c   A c c u r a c y   F F B B L   40   2 1   3 5 : 3 3   9 8 . 3 3 %   50   30   2 4 : 5 5   9 8 . 8 0 %   El man   40   41   3 5 : 3 3   9 8 . 3 3 %   50   25   4 2 : 4 4   9 5 . 1 4 %       5.   CO NCLOS I O N   F a c e   r e c o g n i t i o n   i s   a m o n g   t h e   m o s t   c o m m o n   a p p l i c a t i o n s   i n   m a n y   a r e a s   w h i c h   c a n   b e   u s e d   a s     a   r e p l a c e m e n t   t o   a   p a s s w o r d   o r   f o r   i d e n t i f i c a t i o n   o f   c r i m i n a l s .  I n   t h i s   w o r k   a   p r o p o s e d   m e t h o d   f o r   F a c e   r e c o g n i t i o n   b y   A N N   U s i n g   P C A   w a s   p r e s e n t e d .   W e   c a n   i n f e r   f r o m   t h e   r e s u l t   t h a t   t h e r e   i s   a n   i n v e r s e   r e l a t i o n   b e t w e e n   b o t h   t h e   n u m b e r   o f   f e a t u r e s   e x t r a c t e d   a n d   t h e   n u m b e r   o f   E p o c h s   t h a t   i s   w h e n   t h e   f e a t u r e s   i n c r e a s e   t h e   E p o c h s   n u m b e r   d e c r e a s e .   I n   e i t h e r   c a s e   t h e   r e c o g n i t i o n   a c c u r a c y   i s   h i g h .   I n   F F B B L   w i t h   5 0   f e a t u r e s ,   t h e   r e c o g n i t i o n   a c c u r a c y   i s   h i g h   c o m p a r i n g   w i t h   E l m a n   w i t h   t h e   s a m e   n u m b e r   o f   f e a t u r e s ,   a l s o   t h e   t r a i n i n g   t i m e   i n c r e a s e s   f r o m   2 4 : 5 5   t o   4 2 : 4 4 .         RE F E R E NC E S    [1 ]   P ra j o y   P o d d e r,   A .   H.   M   S h a h a riar  P a rv e z ,   M d .   M iza n u r  Ra h m a n ,   T a n v ir  Z a m a n   Kh a n ,   “ Ra m i f ic a ti o n s  a n d   Dim in u ti o n   o f   Im a g e   No ise   in   Iris  Re c o g n it io n   S y ste m , ”   Co n fer e n c e :  2 0 1 8   IE EE   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Cu rr e n t  T re n d s to w a rd s C o n v e rg i n g   T e c h n o lo g ies At :  In d i a ,   p p .   2 0 5 - 2 1 1 ,   2 0 1 8 .   [2 ]   A .   G e o rg e   a n d   A .   Ro u tray ,   “ A   s c o re   lev e l  f u sio n   m e th o d   f o r  e y e   m o v e m e n t  b io m e tri c s,”   Pa tt e rn   Rec o g n it .   L e tt . ,  v o l.   8 2 ,   p p .   2 0 7 - 2 1 5 ,   2 0 1 6 .   d o i:   1 0 . 1 0 1 6 /j . p a trec . 2 0 1 5 . 1 1 . 0 2 0 .   [3 ]   M .   Zh a n g   a n d   J.  F u lch e r,   “ F a c e   p e rsp e c ti v e   u n d e rsta n d i n g   u sin g   a rti f i c ial  n e u ra l  n e t w o rk   g ro u p - b a se d   tree , ”   IEE E  In t.   C o n f .   Ima g e   Pro c e ss . ,   v o l.   3 ,   p p .   4 7 5 - 4 7 8 ,   1 9 9 6 .   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 / i c ip . 1 9 9 6 . 5 6 0 5 3 4 .   [4 ]   M .   M .   Ka sa r,   D.  Bh a tt a c h a r y y a ,   a n d   T .   H.  Ki m ,   “ F a c e   re c o g n it io n   u sin g   n e u ra l  n e tw o rk :  A   re v ie w , ”   In t.   J .   S e c u r.  it s  Ap p l . ,  v o l.   1 0 ,   n o .   3 ,   p p .   8 1 - 1 0 0 ,   2 0 1 6 .   d o i:   1 0 . 1 4 2 5 7 /i jsia. 2 0 1 6 . 1 0 . 3 . 0 8 .   [5 ]   T .   F .   Ka rim ,   M .   S .   H.  L ip u ,   M .   L .   Ra h m a n ,   a n d   F .   S u l tan a ,   “ F a c e   re c o g n it io n   u sin g   P CA - b a se d   m e th o d , ”   ICAM S   2 0 1 0   -   Pro c .   2 0 1 0   I EE E  I n t.   C o n f .   Ad v .   M a n a g .   S c i. ,   v o l.   3 ,   p p .   1 5 8 - 1 6 2 ,   2 0 1 0 .   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /ICA M S . 2 0 1 0 . 5 5 5 3 2 6 6 .   [6 ]   A .   M a n d h a re   a n d   S .   Ka d a m ,   " P e r f o r m a n c e   A n a l y sis o f   T ru st - Ba s e d ,"   S p ri n g e r  S in g a p o re ,   2 0 1 9 .   [7 ]   O .   J e r i c h o ,   M .   K e v i n ,   R .   S p e n c e r,   I .   K r i s ,   a n d   B . - C .   M a g d a l e n a ,   “ U n s u p e r v i se d   L e a r n i n g   M e t h o d s   i n   X - r a y   S p e c t ra l  Im a g i n g   M a te r i a l   S e g m e n t a t i o n , ”   a r Xi v : 1 9 0 4 . 0 3 7 0 1   [ p h y s i c s . m e d - ph] ,   2 0 1 9 .   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 8 - 0 2 2 1 / 1 4 / 0 6 / P 0 6 0 2 2 .   [8 ]   H.  X ie,   J.  L i,   Q.   Zh a n g ,   a n d   Y.  W a n g ,   “ Co m p a riso n   a m o n g   d im e n sio n a li ty   re d u c ti o n   tec h n i q u e s  b a se d   o n   Ra n d o m   P r o jec ti o n   f o r  c a n c e r  c las sif ic a ti o n , ”   Co m p u t.   Bi o l.   C h e m. ,   v o l.   6 5 ,   p p .   1 6 5 - 1 7 2 ,   2 0 1 6 .     [9 ]   N.  Ch h il lar,  N.   Ya d a v ,   a n d   N.  J a iswa l,   “ En h a n c e d   Ef f ici e n c y   U sin g   P a tt e rn   Re c o g n i ti o n   S y ste m , ”   In ter n a ti o n a l   J o u rn a l  o f  T e c h n o l o g y   E n h a n c e m e n ts a n d   Eme rg i n g   En g in e e rin g   R e se a r c h ,   v o l.   1 ,   n o .   4 ,   p p .   1 1 9 - 1 2 2 ,   2 0 1 4 .   [1 0 ]   D .   B e a i n i ,   S .   A c h i c h e ,   a n d   M .   R a i s o n ,   “ I m p r o v i n g   C o n v o l u t i o n a l   N e u r a l   N e t w o r k s   V i a   C o n s e r v a t i v e   F i e l d   R e g u l a r i s a t i o n   a n d   I n t e g r a t i o n , ”   a r X i v : 2 0 0 3 . 0 5 1 8 2   [ c s . C V ] ,   p p .   1 - 1 1 ,   2 0 2 0 ,   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / a r x i v . o r g / a b s / 2 0 0 3 .     [1 1 ]   Ke h in d e   S o t o n w a ,   Olu w a sh in a   Oy e n iran ,   “ F ac i a l  Re c o g n it i o n   S y ste m :  A   S h i f t   I n   S tu d en t s  A tt e n d a n c e   M a n a g e m e n t ,”   A n a le S e ria In f o rm a ti c a ,   v o l.   X V II,   f a sc .   1 ,   2 0 1 9 .   [1 2 ]   S .   Ra sto g i  a n d   S .   Ch o u d h a ry ,   “ F a c e   re c o g n it io n   b y   u sin g   n e u ra l  n e tw o rk , ”   Acta   In fo rm .   M a la y sia ,   v o l.   3 ,   n o .   2 ,     p p .   7 - 9 ,   2 0 1 9 .   [1 3 ]   S .   Z h a n g ,   Z .   Y .   L i ,   Y .   C .   L i u ,   “ R e s e a r c h   o n   F a c e   R e c o g n i t i o n   T e c h n o l o g y   B a s e d   o n   P C A   a n d   S V M , ”   i n   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   1 1 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   M o d e l l i n g ,   I d e n t i f i c a t i o n   a n d   C o n t r o l   ( I C M I C 2 0 1 9) ,   p p .   7 5 - 8 5 ,   2 0 2 0 .   [1 4 ]   M .   P .   S a t o n e   a n d   G .   K .   K h a r a t e ,   " F a c e   r e c o g n i t i o n   b a s e d   o n   P C A   o n   w a v e l e t   s u b b a n d , "   2 0 1 2   I E E E   S t u d e n t s '   C o n f e r e n c e   o n   E l e c t r i c a l ,   E l e c t r o n i c s   a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   B h o p a l ,   p p .   1 - 4 ,   2 0 1 2 .     [1 5 ]   M .   A .   A l - A b a ji   a n d   M .   M .   S a li h ,   “ T h e   u sin g   o f   P CA ,   w a v e let  a n d   GL CM   in   f a c e   re c o g n it io n   sy ste m ,   a   c o m p a ra ti v e   stu d y , ”   J .   Un iv.  Ba b y lo n   P u re   Ap p l.   S c i. ,   v o l .   2 6 ,   n o .   1 0 ,   p p .   1 3 1 - 1 3 9 ,   2 0 1 8 .   [1 6 ]   N.  T .   De sh p a n d e   a n d   S .   Ra v ish a n k a r,   “ F a c e   De te c ti o n   a n d   Re c o g n i ti o n   u sin g   Vio la - Jo n e s  a lg o rit h m   a n d   f u sio n   o f  L D A   a n d   A NN , ”   IOS R  J .   Co mp u t .   En g . ,   v o l.   1 8 ,   n o .   6 ,   p p .   1 - 6 ,   2 0 1 6 .   d o i:   1 0 . 9 7 9 0 /0 6 6 1 - 1 8 0 6 0 2 0 1 0 6 .   [1 7 ]   G .   M .   Za f a ru d d in   a n d   H.  S .   F a d e w a r,   “ F a c e   r e c o g n it io n   u si n g   e ig e n fa c e s, ”   in   Co mp u ti n g ,   C o mm u n ica t io n   a n d   Si g n a l   Pro c e ss in g ,   S p rin g e r,   p p .   8 5 5 - 8 6 4 ,   2 0 1 9 .   [1 8 ]   P .   M e li n   a n d   D.  S á n c h e z ,   “ M u lt i - o b jec ti v e   o p t im iza ti o n   f o r  m o d u lar  g ra n u lar  n e u ra l  n e tw o rk s  a p p li e d   t o   p a tt e r n   re c o g n it io n , ”   In f .   S c i.   ( Ny ). ,  v o l.   4 6 0 - 4 6 1 ,   p p .   5 9 4 - 6 1 0 ,   2 0 1 8 .   d o i:   1 0 . 1 0 1 6 /j . i n s. 2 0 1 7 . 0 9 . 0 3 1 .   [1 9 ]   M .   M .   H u s s e i n ,   A .   H .   M u t l a g ,   a n d   H .   S h a r e e f ,   “ D e v e l o p e d   a r t if i c i a l   n e u r a l   n e tw o r k   b a s e d   o n   h u m a n   f a c e   r e c o g n i t i o n , ”   I n d o n e s .   J .   E l e c t r .   E n g .   C o m p u t .   S c i . ,   v o l .   1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 2 7 9 - 1 2 8 5 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s . v 1 6 . i 3 . p p 1 2 7 9 - 1 2 8 5 .   [2 0 ]   T .   A h m a d ,   A .   J a m e e l,   a n d   B.   A h m a d ,   “ P a tt e rn   re c o g n it i o n   u si n g   sta ti stica l  a n d   n e u ra l  tec h n iq u e s,”   in   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Co m p u ter   Ne two r k s a n d   In f o rm a ti o n   T e c h n o lo g y ,   p p .   8 7 - 91 ,   2 0 1 1 .   [2 1 ]   I.   Ju n g   a n d   G .   W a n g ,   “ P a tt e rn   Clas sif ica ti o n   o f   Ba c k - P ro p a g a ti o n   A lg o rit h m   Us in g   Ex c lu siv e   Co n n e c ti n g   Ne tw o rk , ”   W o rld   Aca d .   S c i.   En g .   T e c h n o l . ,   v o l .   3 6 ,   p p .   1 8 9 - 1 9 3 ,   2 0 0 7 .   [2 2 ]   A .   S .   A b d u ll a h ,   M .   A .   A b e d ,   a n d   I.   A l - Ba ra z a n c h i,   “ I m p ro v in g   f a c e   re c o g n it io n   b y   e l m a n   n e u ra l  n e tw o rk   u sin g   c u rv e let  tran sf o r m   a n d   HSI  c o l o r  sp a c e , ”   Per io d .   E n g .   Na t .   S c i. ,   v o l.   7 ,   n o .   2 ,   p p .   4 3 0 - 4 3 7 ,   2 0 1 9 .     [2 3 ]   S .   Q.  A lh a sh m i,   K.   H.  T h a n o o n ,   a n d   O.  I.   A lsa i f ,   “ A   P ro p o se d   F a c e   R e c o g n it io n   b a se d   o n   Hy b rid   A lg o rit h m   f o r   F e a tu re s E x trac ti o n , ”   Pro c .   6 t h   I n t.   En g .   C o n f .   S u sta in a b le T e c h n o l .   De v .   IEC  2 0 2 0 ,   p p .   2 3 2 - 2 3 6 ,   2 0 2 0 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,  Vo l.  1 8 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2020:    33 5 7   -   33 64   3364   [2 4 ]   Y.  S h i  a n d   D.   F e n g ,   “ F a c e   Re c o g n it io n   Ba se d   o n   Bl o c k   P CA   a lg o rit h m   a n d   El m a n   n e u ra l  n e tw o rk , ”   IOP  Co n f.   S e r.   M a ter .   S c i.   E n g . ,   v o l.   3 8 2 ,   n o .   5 ,   2 0 1 8 .     [2 5 ]   S .   S a p n a ,   “ Ba c k p ro p a g a ti o n   L e a rn in g   A lg o rit h m   Ba se d   o n   L e v e n b e r g   M a rq u a rd t  A lg o rit h m , ”   in   Co n fer e n c e :    T h e   Fo u rth   In ter n a ti o n a l  W o rk sh o p   o n   C o mp u ter   Ne two rk s  &   Co mm u n ica ti o n s   p p .   3 9 3 - 3 9 8 ,   2 0 1 2 .         B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       M r .   H e sh a m   H a s h i m ,   r e c e i v e d   h is  BS c   a n d   M S c   d e g re e   f ro m   Un iv e rsit y   o f   M o su l - Ira q ,   Co ll e g e   o f  c o m p u ter  sc ien c e   a n d   m a th e m a ti c s,  Co m p u ter  S c ien c e   d e p a rtm e n t,   a t  2 0 1 0 ,   2 0 1 3   re sp e c ti v e l y .   He   w o rk e d   a s  a ss i sta n t  lec tu re r  in   c o m p u ter  sc ien c e   d e p a rt m e n t,   c o ll e g e   o f  c o m p u ter sc ien c e   a n d   m a th e m a ti c s,  m o su l,   Ira q   f o r  th e   p e ri o d   2 0 1 3   to   t h e   e n d   o f   2 0 1 6 .   S in c e   2 0 1 7   h e   w o rk e d   a s  a s sista n t  lec tu re r  in   No r th e rn   T e c h n ica l  Un iv e rsit y   (N T U),  M o su l,   Ira q .   H e   is  n o w   a   P h .   D  stu d e n t   a t  th e   c o m p u ter  sc ien c e   a n d   m a th e m a ti c s  c o ll e g e .   His   in tere ste d  re se a rc h   a re a   in c lu d e s A I  a p p li c a ti o n s,  d ig it a l  im a g e   p ro c e ss in g   a n d   b io in f o rm a ti c s.         M r s.  S h a th a   o b tain e d   a   BS c   in   Co m p u ter  S c ien c e   f ro m   th e   Un i v e rsit y   o f   M o su l  i n   1 9 9 7 ,   a n d   in   2 0 1 3 ,   sh e   e a rn e d   a n   M S c   i n   C o m p u ter  S c ien c e   f ro m   th e   sa m e   Un iv e rsit y .   S h e   w o rk e d   a s  a   lec tu re r  in   No rth e rn   T e c h n ic a l  Un iv e rsit y   (N T U),  M o su l,   Ira q .   He r  in tere ste d   re se a rc h   a re a   in c lu d e s  M o b il e   p ro g ra m m i n g ,   In f o r m a ti o n   S e c u rit y   a n d   M u lt im e d ia  c o m m u n ica ti o n s   a n d   A rti f icia l  in telli g e n c e .   S h e   is  n o w   a   P h .   D  stu d e n t  a t  t h e   c o m p u te r  sc ien c e   a n d   m a th e m a ti c s c o ll e g e .         M s.  H a n a n ,   i n   2 0 0 8   re c e iv e d   h e r  BS c   in   Co m p u ter  S c ien c e   f ro m   th e   Un iv e rsity   o f   M o su l,   a n d   in   2 0 1 4   sh e   e a rn e d   a n   M S c   in   Co m p u ter  S c ien c e   f ro m   th e   sa m e   Un iv e rsit y .   S h e   w o rk s   a s  a n   e m p lo y e e   T h e   G e n e ra l   Di re c to ra te  o f   Ed u c a ti o n   in   Nin e v e h   G o v e rn o ra te,  Ira q .   He r   in tere ste d   re se a rc h   a r e a   in c lu d e s  w ir e les s  n e t w o rk ,   In f o r m a ti o n   S e c u rit y   a n d   M u lt im e d ia  c o m m u n ica ti o n s  a n d   A rti f icia l  i n telli g e n c e .   S h e   is  n o w   a   P h .   D  stu d e n t  a t  th e   c o m p u ter  sc ien c e   a n d   m a th e m a ti c s c o ll e g e .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.