وزارة التعليم العالي و البحث العلمي

Ministry of Higher Education and Scientific Research

جاري تحميل اخر الاخبار ...

2020/01/26 | 11:50:59 صباحاً | : 52

دراسة عن التعلم العميق للكشف عن تغبيرات الوجه: تعزيز الشبكة العصبية المتكررة مع ذاكرة طويلة الاجل

نشر التدريسي  في قسم الحاسبات في كلية التربية الاساسية  الاستاذ المساعد الدكتور ابراهيم نضير الهنداوي ،بالاشتراك مع ( ا.د. احمد طارق صادق  والباحثة م. م. وفاء مهدي صالح من الجامعة التكنولوجية ) ، دراسة بعنوان (التعلم العميق للكشف عن تعبيرات الوجه: تعزيز الشبكة العصبية المتكررة مع ذاكرة طويلة الأجل)، في مجلة الإتصالات لعلوم الحاسبات والبيانات التي تدخل ضمن مستوعب سكوباس.   وتهدف الدراسة إلى إقتراح طريقة لتطبيق تصميمات الشبكة العصبية المتكررة (RNN) بإستخدام الذاكرة طويلة المدى لتحديد تعبيرات الوجه، والتحري عن دقة ووقت الحوسبة لهذه التقنية.   وبينت الدراسة أن الطريقة المقترحة تتضمن شبكة (RNN) محُسّنة تعتمد على ذاكرة (LSTM)، لزيادة فاعلية عملية إستخراج المعالم، بإستخدام مجموعات الإدخال التي تعمل على تجديد بيانات الإدخال من الميزات.   وتوصلت الدراسة إلى أن الطريقة الجديدة تعطي نتائج محسنة تفوق معظم طرق الكشف عن الوجه للصور والفيديو، حيث أكدت إختبارات تقييم كفاءة شبكات LSTM-RNN في الصور وسلسلة أطر الفيديو، تحسين الأداء بنسبة تزيد عن 5٪ بالمقارنة مع الشبكات العصبية التقليدية.

دراسة عن التعلم العميق للكشف عن تغبيرات الوجه: تعزيز الشبكة العصبية المتكررة مع ذاكرة طويلة الاجل

دراسة عن التعلم العميق للكشف عن تغبيرات الوجه: تعزيز الشبكة العصبية المتكررة مع ذاكرة طويلة الاجل
دراسة عن التعلم العميق للكشف عن تغبيرات الوجه: تعزيز الشبكة العصبية المتكررة مع ذاكرة طويلة الاجل
نشر التدريسي  في قسم الحاسبات في كلية التربية الاساسية  الاستاذ المساعد الدكتور ابراهيم نضير الهنداوي ،بالاشتراك مع ( ا.د. احمد طارق صادق  والباحثة م. م. وفاء مهدي صالح من الجامعة التكنولوجية ) ، دراسة بعنوان (التعلم العميق للكشف عن تعبيرات الوجه: تعزيز الشبكة العصبية المتكررة مع ذاكرة طويلة الأجل)، في مجلة الإتصالات لعلوم الحاسبات والبيانات التي تدخل ضمن مستوعب سكوباس.   وتهدف الدراسة إلى إقتراح طريقة لتطبيق تصميمات الشبكة العصبية المتكررة (RNN) بإستخدام الذاكرة طويلة المدى لتحديد تعبيرات الوجه، والتحري عن دقة ووقت الحوسبة لهذه التقنية.   وبينت الدراسة أن الطريقة المقترحة تتضمن شبكة (RNN) محُسّنة تعتمد على ذاكرة (LSTM)، لزيادة فاعلية عملية إستخراج المعالم، بإستخدام مجموعات الإدخال التي تعمل على تجديد بيانات الإدخال من الميزات.   وتوصلت الدراسة إلى أن الطريقة الجديدة تعطي نتائج محسنة تفوق معظم طرق الكشف عن الوجه للصور والفيديو، حيث أكدت إختبارات تقييم كفاءة شبكات LSTM-RNN في الصور وسلسلة أطر الفيديو، تحسين الأداء بنسبة تزيد عن 5٪ بالمقارنة مع الشبكات العصبية التقليدية.
مشاركة الموضوع عبر Facebook Twitter Email Print