كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات تناقش (التعرف على تعابير الوجه باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية العميقة (CNNs))

ناقشت كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات رسالة الماجستير الموسومة (التعرف على تعابير الوجه باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية العميقة (CNNs) للطالب هيوا وهاب احمد وبإشراف الاستاذ الدكتور عاصم مجيد مرشد

تناولت الرسالة تحسين أداء نماذج التعلم العميق في التعرف على تعبيرات الوجه (Facial Expression Recognition - FER)، باستخدام مجموعة بيانات FER-2013، مع التركيز على معالجة التحديات المرتبطة بعدم توازن البيانات وتحسين ضبط النماذج.

وهدفت الرسالة تطوير نماذج أكثر دقة وفعالية في التعرف على تعابير الوجه. ومعالجة مشكلة عدم توازن الفئات داخل البيانات التدريبية. فضلاً عن تحسين آليات الضبط الدقيق للنماذج العميقة لتحقيق أداء أعلى.

واستنتجت الدراسة ان افضل نموذج عند استخدام بيانات غير متوازنة (Imbalanced Data) كانت nceptionResNetV2 باستخدام محسن Adam وحجم دفعة 12.
اما عند استخدام بيانات متوازنة (Balanced Data)فكانت nceptionResNetV2 باستخدام محسن SGD وحجم دفعة 32

وأوصى الباحث بتعزيز التكامل بين نماذج التعلم العميق وخوارزميات التعلم التقليدية ، وضرورة استخدام البيانات اللحظية (Real-time Data) لتحسين قدرة النماذج على التكيف مع البيئات المتغيرة.