تفاصيل الوثيقة نوع الوثيقة : رسالة جامعية  عنوان الوثيقة : استرجاع صور المخطوطات العربية باستخدام التعلم العميق ARABIC MANUSCRIPT IMAGES RETRIEVAL USING DEEP LEARNING   الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات  لغة الوثيقة : العربية  المستخلص : توفر المخطوطات العربية القديمة قيمة من المعلومات التاريخية التي تعكس التعليم وثقافة المجتمع وتقاليده خلال فترات زمنية محددة. لذلك نظراً لأهميتها ودورها الأساسي في إثراء المعلومات التاريخية القيمة، تهدف هذه الدراسة إلى جمع المخطوطات العربية القديمة في مجموعة بيانات. ثم، تصنيف صورها حتى نتمكن من استرداد أكثر الصور مشابهه لصورة الاستعلام بدقة وبشكل لحظي. يمكن بناء نظام الاسترجاع وفقاً لمعايير بحثيه مختلفه. استوفينا في هذه الدراسة الاسترجاع حسب ثلاث معايير وهي استرجاع الصور حسب المخطوطه وحسب المؤلف وحسب نوع الخط. يعد الاستخراج والتصنيف التلقائي وفقاً لأهم السمات المميزة للصور، خطوة حاسمة لاكتشاف أوجه التشابه بين الصور. مع العلم أن المخطوطات العربية التاريخية هي صور نصية. وبالتالي، من المهم استخراج النص من الصور واسترجاع الصور وفقاً لخصائصها النصيه. يتم تنفيذ هذه الخطوه من خلال تطوير نموذج التعلم العميق LSTM ثنائي الاتجاه والمحسن. بعد ذلك، يتم قياس أوجه التشابه بين النصوص باستخدام ثلاثة مقاييس مختلفة للمسافة. صور المخطوطات ليست نصية بحتة، عوضاً عن ذلك فإنها تشمل توقيعات ورسومات وأشكال وجداول وملاحظات جانبية، إلخ. وبالتالي، من الضروري الإهتمام بالأجزاء غير النصيه في الصور واستعادة الصور وفقاً لخصائصها المرئيه. لتحقيق ذلك ، نقلنا التعلم من أربع شبكات عصبية تلافيفية مدربة مسبقًا تسمى: MobileNetV1 و DenseNet201 و ResNet50 و VGG19 كما تم اختبار نموذج التعلم العميق السيامي إلى جانب مقاييس المسافة الثلاثة لقياس أوجه التشابه بين الصور واسترجاعها. وأخيراً، تم دمج نماذج التعلم العميق المرئيه والنصيه الأكثر دقه بإستخدام ثلاثة نماذج مختلفة للانصهار تسمى: مستوى القرار ومستوى الميزات ومستوى النتيجة. حسن نموذج الانصهار على مستوى النتيجة من كل نموذج مستخدم بشكل فردي. كما وتم تطوير واختبار أداء نموذج تعليم معزز لاسترجاع صور المخطوطات العربية. ومن ثم، تطرح هذه الدرا سه نهجاً جديداً يوصي بتطبيق نموذج انصهار لكلا النماذج المرئيه والنصيه لتصنيف واسترجاع صور المخطوطات العربية بدقه ونجاح.  المشرف : د. لمياء عبدالله الرفاعي  نوع الرسالة : رسالة دكتوراه  سنة النشر : 1442 هـ 2020 م  تاريخ الاضافة على الموقع : Thursday, August 27, 2020  الباحثون اسم الباحث (عربي) اسم الباحث (انجليزي) نوع الباحث المرتبة العلمية البريد الالكتروني منال محمود خياط Khayyat, Manal Mahmoud باحث دكتوراه   الملفات اسم الملف النوع الوصف  46704.pdf pdf   الرجوع إلى صفحة الأبحاث