رسالة ماجستير في كلية العلوم بعنوان (تحديد هوية الاشخاص من خلال استخدام بصمات الاصابع ذات النوعية الرديئة في بيئة الادلة الجنائية باستخدام التعلم الالي) .
أجريت مناقشة علنية في كلية العلوم إلى طالب الماجستير من قسم علوم الحاسوب (عبد الرسول جدعان عبد ) عن رسالته الموسومة (تحديد هوية الاشخاص من خلال استخدام بصمات الاصابع ذات النوعية الرديئة في بيئة الادلة الجنائية باستخدام التعلم الالي) بحضور عضو مجلس محافظة ديالى السيد تركي جدعان المحترم والسيد عميد كلية العلوم الاستاذ الدكتور طه محمد حسن المحترم والسيد معاون العميد للشؤون الادارية والسيد آمين مجلس الكلية أقيمت على قاعة المناقشات في قسم علوم الفيزياء. تضمنت الرسالة دراسة تحديد هوية الأشخاص من خلال بصمات الأصابع المدمرة والذي يعتبر هو أداة أساسية في الأدلة الجنائية، لكن جودة البصمات التي يتم العثور عليها في مسرح الجريمة غالبًا ما تكون منخفضة بسبب عوامل مثل التلوث أو التشويه. هذه التحديات تجعل عملية تحديد الهوية التقليدية صعبة وغير دقيقة.في هذا السياق، يمكن أن يوفر التعلم الآلي حلاً فعالًا. تعتمد تقنيات التعلم الآلي على تدريب نماذج قادرة على تحليل وتفسير الأنماط في بصمات الأصابع ذات الجودة الرديئة، من خلال استخدام مجموعات بيانات ضخمة تحتوي على بصمات عالية ومنخفضة الجودة. اذ يمكن لهذه النماذج التعرف على الخصائص الفريدة لبصمات الأصابع حتى في حال تدهور جودتها.من خلال هذه الأدوات المتقدمة، يمكن تحسين دقة تحديد الهوية الجنائية، وتقليل احتمالية حدوث أخطاء ناتجة عن تحليل بشري غير دقيق للبصمات. يعزز هذا من موثوقية الأدلة الجنائية ويساعد في تحقيق العدالة بشكل أكثرفي الأدلة الجنائية، تلعب بصمات الأصابع دورًا حيويًا في تحديد هوية الأفراد وربطهم بمسرح الجريمة. ومع ذلك، فإن البصمات التي يتم جمعها في المواقع الجنائية غالبًا ما تكون ذات جودة منخفضة نتيجة لعوامل مثل التلوث، التآكل، أو الانطباع الجزئي، مما يجعل عملية تحليلها وتحديد الهوية مهمة صعبة وغير موثوقة باستخدام الأساليب التقليدية.واستكشاف وتطوير تقنيات التعلم الآلي كأداة فعالة لتحليل بصمات الأصابع ذات الجودة الرديئة. يعتمد البحث على إنشاء نماذج خوارزمية مدربة على مجموعات بيانات كبيرة تضم بصمات بأحجام وجودات متنوعة، مع التركيز على تحسين قدرة هذه النماذج على التعرف على الخصائص المميزة في البصمات حتى في ظل التدهور البصري.شملت الدراسة ايضا مقارنة بين عدة انواع تحسين بصمات الاصابع باستخدام تعلم آلي مما ادى الى لتحديد أكثرها فعالية في تحليل البصمات ذات الجودة الرديئة. كما تبحث الأطروحة في التحديات المرتبطة بتجميع وتحضير البيانات.وأظهرت النتائج أن دمج تقنيات التعلم الآلي في تحليل بصمات الأصابع يعزز بشكل ملحوظ من دقة وموثوقية تحديد الهوية في البيئات الجنائية، مما يقلل من احتماليات الخطأ ويساهم في تحسين العدالة الجنائية. تقدم الأطروحة توصيات لاستخدام هذه التقنيات في الممارسات العملية وتحديد المجالات التي تتطلب مزيدًا من البحث والتطوير.
