Proposed methods of image recognition depend on the PCA

This paper suggest two method of recognition, these methods depend on the extraction of the feature of the principle component analysis when applied on the wavelet domain (multi-wavelet). First method, an idea of increasing the space of recognition, through calculating the eigenstructure of the diagonal sub-image details at five depths of wavelet transform is introduced. The effective eigen range selected here represent the base for image recognition. In second method, an idea of obtaining invariant wavelet space at all projections is presented. A new recursive from that represents invariant space of representing any image resolutions obtained from wavelet transform is adopted. In this way, all the major problems that affect the image and change its characteristic are solved through calculating invariant eigen range of the recursive resolution forms of all sub-images coefficient. These approaches employed here as multi-wavelet transform identifier with minimum Mahalanobis distance. All method recognition proposed in this paper are applied on different images. Different tables of image recognition resulted in accurate and fast. تم اقتراح طريقتين في التمييز الصوري، تعتمد هذه الطرق في أساس عملها على استخلاص العوامل الرئيسية من تفاصيل الصورة الناتجة من المحول المويجي المتعدد عند كل قياس لها. اقترحت الطريقة الأولى زيادة عدد العوامل الرئيسة المستخلصة من الصورة من خلال حساب هذه العوامل من تفاصيلها القطرية و الناتجة من المحول المويجي عند خمس قياسات منه. ثم تحديد العوامل الرئيسية و المؤثرة فقط في عملية التمييز الصوري. اقترحت الطريقة الثانية على تمثيل أي من تفاصيل الصورة الناتجة من المحول المويجي عند أريع قياسات منه إلى مستوى ثابت يدعى (recursive form). لذلك فمهما تعرضت الصورة إلى مشكل من تدوير أو إزاحة فسوف لن يؤثر ذلك كثيرا على طبيعة هذا المستوى الثابت الممثل لكل التفاصيل الناتجة من المحول المويجي. ثم يتم تحديد العوامل الرئيسية و المؤثرة فقط في عملية التمييز الصوري. الطرق الموظفة هنا بمحول مويجي متعدد لتمييز صورة مجهولة بواسطة قياس اقصر مسافة بينه و بين قاعدة بيانات المرجع الثابت الذي تم بناءه للنظام و الذي يتضمن متجه الخصائص لجميع الصور الموجودة ضمن قاعدة البيانات. لقد تم اختبار كفاءة الطرق المقترحة أعلاه على صور عديدة، و قد أثبتت كفاءتها العالية في تمييزها بأقل وقت ممكن. التأثير الذي أحدثه الربط بين هذه التقنيات قد نوقش في كل طريقة و تحت تأثيرات مختلفة مثل الضوضاء، الليل و النهار، الجو صحوا أم ضباب، و أيضا تزحيف الصورة في مختلف الاتجاهات و بنسب مئوية مختلفة. حيث قدمت اختبارات الكفاءة مع القيم التجريبية.