مناقشة رسالة طالب الماجستير أحمد علي أحمد من قسم علوم الحاسوب

ناقش قسم علوم الحاسوب رسالة طالب الماجسير أحمد علي أحمد من قسم علوم الحاسوب والموسومة تمييز الأذن البشرية باستخدام FFNN, CNN, SURF & PSO وذلك يوم الأحد الموافق 2019/6/16 وعلى قاعة المناقشات في عمادة الكلية.

أوضح الطالب في دراسته بأنه كانت أساليب التعرف على الإنسان ، التي تعتمد على الخصائص الفيزيائية الحيوية ، موضع اهتمام كبير في السنوات القليلة الماضية ، خاصة في المجالات الأمنية. آذان الإنسان هي واحدة من الخصائص الفيزيائية البيومترية التي لديها صلابة واستقرار كبييرين مع مرور الوقت ، فضلا عن سهولة الوصول. لذا قد تم اقتراح العديد من التقنيات لتحديد الأشخاص أعتماداعلى شكل آذانهم.

وأن هذا العمل، تم استخدام نظام قوي للتعرف على أذن الإنسان باستخدام أربعة نماذج مقترحة. يعتمد النموذج المقترح الأول على تصنيف الشبكات العصبية (FFNN). النموذج المقترح الثاني يعتمد على مصنفات الشبكات العصبية التلافيفية.(CNN)  ثالث نموذج مقترح يعتمد على .Speed-Up Strong Features (SURF) فيما النموذج المقترح الرابع يعتمد على .SURF-PSO matcher تقيس جميع النماذج المقترحة التشابه بين صورة المدخلات والصور لقاعدة البيانات (USTB) .

تظهر نتائج هذه الدراسة أن النموذج المقترح باستخدام CNN كان أفضل النتائج بناء على التصنيف خاصة عند إضافة صور جديدة إلى مجموعة البيانات. ومع ذلك ، من الصعب تنفيذ النموذج المقترح باستخدام مصنف CNN في التطبيقات الفعلية.

لا يحتاج النموذج المقترح باستخدام أداة SURF-PSO إلى تدريب المصنف عند إضافة صور جديدة إلى مجموعة البيانات ، بالإضافة إلى تحسين دقة التعرف بنسبة (3.82٪) مقارنة بالنموذج المقترح باستخدام .CNN يتم أيضا تقليل الوقت بنسبة (43.71٪) في نفس المقارنة.

وتألفت لجنة المناقشة من السادة المدرجة أسماؤهم أدناه:

أ. د. سعد نجم باشخ / الجامعة المستنصرية / كلية العلوم … رئيساً

أ. م. د. طه محمد حسن / جامعة ديالى / كلية العلوم … عضواً

م. د. بشار طالب حميد / جامعة ديالى / كلية العلوم … عضواً

أ. م. د. جمال مصطفى عباس / جامعة ديالى / كلية العلوم … عضواً ومشرفاً

أ. د. زياد طارق مصطفى / جامعة ديالى / كلية العلوم … عضواً ومشرفاً

وقد تم قبول الرسالة ومنح الطالب درجة الماجستير في تخصص علوم الحاسوب.

<<  الموضوع التالي  |  الموضوع السابق  >>