
مناقشة رسالة طالبة الماجستير نور الهدى طه جبار من قسم علوم الحاسوب
أضيف بواسطة : عبد الله سامر | #مناقشات_الدراسات_العليا |
ناقش قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم بجامعة ديالى رسالة طالبة المجاستير نور الهدى طه جبار الموسومة طرق كشف انتحال الوجه وذلك في يوم الخميس الموافق 2021/7/29 وعلى قاعة المناقشات في عمادة الكلية.
بينت الطالبة في مقدمة دراستها أنه يتم الآن استخدام أنظمة التعرف على الوجوه في العديد من التطبيقات مثل المعابر الحدودية والبنوك والمدفوعات عبر الهاتف المحمول.
اجتذب النشر على نطاق واسع لأنظمة التعرف على الوجه اهتمامًا مكثفًا لموثوقية القياسات الحيوية للوجه ضد هجمات الانتحال ، حيث يمكن استخدام الصور أو مقاطع الفيديو أو القناع ثلاثي الأبعاد لوجه مستخدم حقيقي للحصول على وصول غير شرعي إلى المرافق أو الخدمات.
أدى الانتشار الواسع لأنظمة القياسات الحيوية المستندة إلى التعرف على الوجوه إلى جعل اكتشاف هجوم عرض الوجه (PAD) قضية حاسمة بشكل متزايد. تلتقط معظم أساليب مكافحة انتحال الوجه الحالية إشارات مختلفة (مثل الملمس والعمق والانعكاس) لتمييز الوجوه الحية عن الوجوه المخادعة.
استند كل هذه الإشارات إلى التناقض بين المواد المادية (مثل الجلد والزجاج والورق والسيليكون). أدى ظهور خوارزميات التعلم العميق إلى زيادة أداء أنظمة التعرف على الوجوه ، مما أدى بدوره إلى زيادة استخدامها في التطبيقات التجارية وبيئات التحكم في الوصول. تم استخدام الشبكة العصبية العميقة في النظام المقترح.
تمت إضافة طريقة اكتشاف وميض العين لتقوية النتيجة. يتكون هذا النظام من ثلاث مراحل أساسية: أولاً ، المعالجة المسبقة للفيديو ؛ ثانيًا ، كشف انتحال الوجه (Deep CNN وكشف وميض العين) ، وأخيراً مرحلة الإخراج إذا كان الوجه حقيقيًا أو مزيفًا.
تم تنفيذ الطريقة المقترحة في هذه الرسالة باستخدام مجموعة بيانات MLFP (تحتوي على نوعين من الأقنعة ، يتم تقسيم مجموعة البيانات إلى 80٪ للتدريب و 20٪ للتقييم أثناء عملية التدريب. الدقة التي نحصل عليها في نهجنا هي 100٪. التقنية المستخدمة أكثر قوة مقارنة بالطرق الأخرى ، وقد أعطت نتيجة التجربة بأكملها دقة جيدة للغاية وموثوقية كبيرة.
وتألفت لجنة المناقشة من السادة المدرجة أسماؤهم أدناه :
وقد تم قبول الرسالة منحت الطالبة درجة الماجستير في تخصص علوم الحاسوب .. ألف مبارك ..
|
مواضيع ذات صلة | الأرشيف |