شارك الأستاذ المساعد عادل عبد الوهاب غيدان التدريسي من قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم بجامعة ديالى في أعمال الموؤتمر الدولي الحادي عشر لتطوير الأنظمة الإلكترونية الذكية والمنعقد في بريطانيا برعاية مؤسسة IEEE من خلال بحثه العلمي الموسوم طريقة بناء التدريب العميق الضمني للتعرف على الوجه.

أوضح الباحث في بحثه بأن التعرف على الوجوه البشرية يوجد تحديًات كبيرًا جدا أبرزها حالات معقدة مثل التعبير الكبير ، والتشكيل ، والإضاءة ، وحتى الدقة المنخفضة. ولذلك ، هناك طلب لمعالجة هذه المسألة ، لا سيما فيما يتعلق بالتحدي الرئيسي المتمثل في التمثيل الفعال للميزات ، وتقدير مساحة الميزة الواسعة التي يمكن استخدامها لتحسين الكفاءة.

وأن هذا البحث يقدم منهجًا جديدًا يتم فيه تطبيق بنية "CNN العميق" لإثبات فعاليتها وكفاءتها. تتمثل المساهمة الرئيسية لهذا النموذج في التعرف مباشرة على الميزات البصرية المحلية عن طريق تقسيم وجه التعلم إلى أربع كتل محلية. وبشكل حدسي ، يحاكي نموذج CNN العميق السياق المرئي الأساسي لتمثيل الخصائص المشتركة عن طريق الاستخراج لإنتاج ميزات مرئية ذات صلة علائقية لوجه التعلم.

يحقق نموذج CNN لدينا معدل دقة 97.13٪ على الوجوه الممسوحة في مجموعة البيانات (LFW) ، مقارنةً بمعدل التعرف على المستوى البشري وهو 98.76٪.

<<  الموضوع التالي  |  الموضوع السابق  >>