تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : رسالة جامعية 
عنوان الوثيقة :
التعرف على الوجوه المقنعة باستخدام نهج الشبكة العصبية التلافيفية واستخدام مجموعة من قواعد البيانات لصور وجوه مقنعة بطريقة واقعية واصطناعية
Masked Face Recognition Based on Convolutional Neural Network and Using Combination of Synthetic and Realistic Masked Faces Datasets.
 
الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات 
لغة الوثيقة : العربية 
المستخلص : أنظمة التعرف على شخصية الشخص من صورة وجهه والتي تعتمد على طريقة التعلم العميق حققت درجة عالية في دقة الأداء. حيث إن بعض الأنظمة الحالية تفوقت على قدرة الانسان في التعرف والتحقق من هوية الانسان من صورة وجهه. ولكن، لايزال من السهل تضليل الأنظمة التي تعتمد على التعلم العميق أكثر من الانسان في بعض الظروف المسماة بالتحديات والتي لم يتدرب عليها النظام، مثل التغيير في الاضاءات، ووضعيات الصورة، والاضافات على الصورة التي تخفي أبرز خصائصها والتي تسمى تشوهات، وتعابير الوجه مثل الحزن والفرح. يعتبر ارتداء الكمامة نوع من تحديات الشوه في الصورة والذي يسبب تضليل لتعرف الأنظمة على هوية الشخص من صورة وجهه في حال أن النظام تدرب على التعرف على الوجوه غير المقنعة بالكمامة مما يقلل من جودة أداء النظام بشكل كبير. وفي عصر جائحة كورونا، توجب على الناس ارتداء الكمامة للتقليل من انتشار الفيروسات، مما جعل من الأهمية تحسين أداء الأنظمة التي تتعرف على الهوية من صورة الوجه خصوصا في الأماكن الحساسة أمنيا وتعتمد على التعرف على الهوية من خلال الوجه مثل المطارات والجهات الحكومية. هذا العمل يهدف إلى تحسين دقة أنظمة التعرف على الهوية من خلال الوجه في حال ارتداء الكمامة، وذلك باستخدام نهج الشبكة العصبية التلافيفية واستخدام مجموعة من قواعد البيانات لصور وجوه مقنعة بطريقة واقعية واصطناعية. أيضا، قاعدة البيانات التي استخدمت في هذا العمل تم اختيارها بعناية اعتمدا على حقائق مهمة تؤثر في جودة البيانات التي سيتدرب عليها النموذج بحيث تغطي تنوع أكبر في الظروف المشابهة للطبيعية ليتدرب عليها النظام مثل التنوع في الاضاءات والوضعيات والتضليليات على الصور ليتدرب النظام على الظروف الطبيعية ويحسن من ادائه. تدرب النموذج على Facenet وأيضا هيكل Inception-Resenet-v1 وتم تقييمه اعتمادا على ثلاث سيناريوهات. أولا، تدريب واختبار النموذج على صور وجوه غير مقنعة. ثانيا، تدريب النموذج على صور وجوه غير مقنعة واختباره على صورة مقنعة. ثالثا، تدريب واختبار النموذج على الوجوه المقنعة. وقد قمنا بالحصول على دقة عالية وصلت الى 99.26 % والتي تفوقت على كثير من النماذج في الدراسات الأخرى. 
المشرف : د. سلمى محمد كمون 
نوع الرسالة : رسالة ماجستير 
سنة النشر : 1444 هـ
2023 م 
المشرف المشارك : د. فارس أنوار كاتب 
تاريخ الاضافة على الموقع : Friday, May 5, 2023 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
نهى خالد بابكرBabakr, Nuha Khaledباحثماجستير 

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 49188.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث