كلية الهندسة تناقش رسالة الماجستير عن نظام التعرف على تعابير الوجه بأستخدام التعلم العميق

كلية الهندسة تناقش رسالة الماجستير عن نظام التعرف على تعابير الوجه بأستخدام التعلم العميق

على القاعة المركزية في كلية الهندسة الجامعة العراقية تمت مناقشة رسالة ماجستير في قسم هندسة الحاسوب للباحثة( نادية شمس الدين عبد الستار ) بعنوان

التعرف على تعابير الوجه باستخدام تقنيات التعلم العميق

تناولت الرسالة اجراء العديد من التحليلات التي تتناول جوانب مختلفة من التعلم العميق وتم تقيم الأعمال بأستخدام مجموعتين من بيانات التعرف على تعابير الوجه 2013(FER2013) وKanade  Cohn  وتم توضيح أهمية استخدام نقل التعلم والضبط الدقيق لتدريب كل من النماذج المختارة كما كشفت نتائج التحليلات ان الضبط الدقيق يفوق نقل التعلم حيث يتمتع نموذج VGG16 بدقة تبلغ 0.6446 في مجموعة بيانات FER2013. من خلال استبدال طبقة BatchNormalization في VGG16 مع تسرب 0.5 ، ترتفع الدقة من 0.6446 الى 0.6673

وهدفت الرسالة الى اقتراح نموذج جديد للشبكة العصبية الالتفافية CNN ويشمل ثلاث طبقات التفافية وثلاث طبقات تجميع كحد أقصى.  تحتوي طبقات الاخراج على  Batchnormalization , وثلاث طبقات كثيفة ، وطبقتين تسريب ، وطبقة SoftMax.