رسالة ماجستير في الكلية التقنية الهندسية النجف تبحث التعلم القائم على الذكاء الاصطناعي في مجال التعرف على الوجوه المقنعة

نوقشت في الكلية التقنية الهندسية النجف بجامعة الفرات الأوسط التقنية رسالة ماجستير حول : 

“التعلم القائم على الذكاء الاصطناعي في مجال التعرف على الوجوه المقنعة”

(ARTIFICIAL LEARNING – BASED FACE MASK RELATED RECOGNITION)

 ‎للباحثة هدى جبار كاظم من قسم هندسة تقنيات الاتصالات

هدفت هذه الرساله الى تطوير نظام ذكي ثنائي المراحل للكشف عن الوجوه المقنّعة والتعرّف على هويتها، بالاعتماد على تقنيات التعلّم العميق. يتكوّن النموذج المقترح من مرحلتين أساسيتين:

 المرحلة الأولى تُعنى بكشف الوجه وتحديد موقعه باستخدام خوارزميات متقدمة مثل MTCNN و RetinaFace،
أما المرحلة الثانية فتركّز على التعرّف على الهوية من خلال نماذج رائدة مثل FaceNet وResNet-18 وDeepFace، والتي تقوم باستخلاص السمات الوجهية ومقارنتها بقاعدة بيانات معرفية.
ولغرض تحسين كفاءة النظام وتقليل زمن المعالجة، تم اقتراح نموذج مُعدّل يُعرف باسم MaskNet، يتميّز بدمج عمليات المعالجة التمهيدية ضمن البنية الداخلية للشبكة العصبية، مما يُلغي الحاجة إلى خطوات معالجة خارجية ويُبسّط سير العمل البرمجي.
تم تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعتي بيانات: الأولى مجموعة بيانات مُعنونة مسبقًا من منصة Kaggle، والثانية مجموعة بيانات محلية جُمعت من طلبة الكلية التقنية الهندسية النجف. حيث أظهرت النتائج أن النموذج ثنائي المراحل حقق دقة عالية في مهام الكشف والتعرّف، تجاوزت 99% في الصور الفردية والجماعية، حتى في ظروف بيئية صعبة مثل تغيّر الإضاءة وتعقيد الخلفيات.