فريق بحثي من كلية العلوم بجامعة ديالى يشارك في مؤتمر علمي دولي في محافظة السليمانية برعاية IEEE

شارك فريق علمي بحثي يضم كل من الاستاذ المساعد الدكتور جمال مصطفى عباس و طالبتي الدراسات العليا الطالبة سجى عبد الله شاكر و الطالبة دلال عدنان عباس , من قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم بجامعة ديالى في المؤتمر العلمي الدولي  للعلوم والتكنلوجيا الذي أقامته مؤسسة النور العلمية بالتعاون مع منظمةIEEE  فرع العراق و باشراف وزارة التعليم العالي والبحث العلمي و بمشاركة العديد من الجامعات العراقية و العالمية وذلك للفترة 25-29 تشرين الاول 2019 .

حيث شاركت الطالبة سجى عبد الله شاكر وباشراف الاستاذ المساعد الدكتور جمال مصطفى عباس ببحث بعنوان: Face Detection System Based Viola-Jones Algorithm   (نظام كشف الوجه باعتماد خوارزمية فيولا جونز) أوضحت فيه الطالبة بان اكتشاف الوجه باستخدام تفاصيل صورة الوجه البيومترية يعد مجالًا صعبًا للغاية. يستخدم البحث خوارزميات اكتشاف الوجه الأساسية للكشف عن الوجه والعديد من الخوارزميات الأخرى لدعم هذا الاستخدام. النظام المقترح في هذا البحث يتكون من العديد من المستويات التي يتم استخدامها للكشف عن الوجه بشكل فعال باستخدام العديد من الخوارزميات:  1.  خوارزمية LDA)) من أجل استخلاص الميزات 2. خوارزميات (BAT and chicken)  لتحسين الميزات.  3. خوارزميات ( J48 و SMO) لتصنيف البيانات وكذلك خوارزمية  viola jones للكشف عن الوجه الرئيسي. وكانت دقة نتائج النظام المستخدم الكشف عن الوجه عالية جدا وصلت لحد 99% .

كما و شاركت الطالبة دلال عدنان عباس وباشراف الاستاذ المساعد الدكتور جمال مصطفى عباس ببحث حمل عنوان:  Intelligent Human Age Estimation Based Machine Learning Techniques (نظام ذكي لتقديرعمر الانسان بالاستناد الى تقنيات تعلم الالة) اوضحت فيه الطالبة بان نظام التقدير التلقائي للعمر يُعد نظامًا صعب المنال بالنسبة للباحثين نظرًا لأن الخصائص المختلفة للوجه تعتمد على الأشخاص والتي تختلف من شخص لآخر، و هذا التباين يوفر بعض الخصائص الفريدة للتعامل معها و استخدامها في هذا النظام. في هذا النظام المقترح لتقدير عمر الانسان يتم الأعتماد على تصنيف الصورة الوجهية إلى فئات عمرية مختلفة (تم اقتراح ثلاث فئات عمرية) ، يتم تجهيز صورة الوجه للنظام للحفاظ على المعلومات القيمة فقط داخل النظام ويتم تجاهل باقي المعلومات الاقل اهمية. تم بعد ذلك استخدام الصورة الناتجة لاستخراج الميزة باستخدام استخراج ميزة تحليل التمييز الخطي (LDA) والتي سيتم تحسينها لاحقًا باستخدام خوارزميات تحسين الميزة الهجينة  وهي خوارزميات (FIREFLY – BAT). يتم تصنيف الميزات الناتجة باستخدام خوارزمية التصنيف J48 .واعطت نتائج النظام المقترح نسبة دقة ممتازة بلغت 90.45 ٪ و ال MAE بنسبة 1.14.

<<  الموضوع التالي  |  الموضوع السابق  >>