اعلام جامعة بابل | مناقشة رسالة ماجستير في كلية العلوم للبنات

مناقشة رسالة ماجستير في كلية العلوم للبنات

نشر بواسطة : زهراء عبود احمد

تاريخ الخبر : 28/1/2024 25:14:09 AM

عدد المشاهدات : 44

مناقشة رسالة ماجستير في كلية العلوم للبنات
جرت في كلية العلوم للبنات مناقشة رسالة ماجستير للطالبة زينب علي عبد الحسين والتي كانت بعنوان (اكتشاف السلوك غير الطبيعي بناء على تحليل المشي باستخدام تقنية التعلم العميق)
وقالت الباحثة في الآونة الأخيرة، أظهر الباحثون اهتماماً واسع النطاق باكتشاف السلوك غير الطبيعي باستخدام الرؤية الحاسوبية، وذلك لتعزيز الأمن والسلامة والكفاءة في مختلف المجالات. واضافت يواصل الباحثون استكشاف وتحسين التقنيات لجعل هذه الأنظمة أكثر فعالية وموثوقية.ويأتي النظام المقترح كمحاولة للكشف عن السلوك غير الطبيعي اعتماداً على تحليل المشية ومشاهد المشي، حيث يتم تحليل مشية الأشخاص في عدة أوضاع. ولذلك فهو يعمل على تقديم نموذج للكشف عن التشوهات في سلوك الأفراد بناء على أنماط المشي وبينت الباحثة يعمل هذا النظام على مجموعة بيانات ذات صلة ويقوم بعدد من العمليات المسبقة عليها، ثم يقوم بإجراء تحليل شامل لعدد من تقنيات استخلاص الميزات لتصنيف الصور، وذلك بهدف مقارنة وتقييم أداء هذه التقنيات، وهي: الرسم البياني للتدرجات الموجهة (HOG)، والنمط الثنائي المحلي(LBP)، والنمط الثنائي المحلي المتماثل المركزي ((CS-LBP، والنمط الثنائي المحلي المتماثل المركزي الممتد (XCS-LBP) نظرًا لاستخدامها الواسع وفعاليتها المؤكدة في رؤية الكمبيوتر المختلفة مهام. بعد الحصول على الميزات المستخرجة يتم الدخول إلى المرحلة الأخيرة والأهم في النظام وهي مرحلة التصنيف باستخدام إحدى خوارزميات التعلم العميق وهي الشبكة العصبية التلافيفية (CNN). تم اختبار النهج المقترح وتقييمه على مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات المجمعة بما في ذلك حالات السلوك الطبيعي وغير الطبيعي. حقق النظام مستوى عالي من الأداء بدقة تصل إلى 99% باستخدام طريقتي CS-LBP وXCS-LBP. وتشير النتائج التجريبية إلى أن هاتين الطريقتين جيدتان في تسريع أوقات التدريب، وبالتالي تتفوقان على معظم التقنيات السابقة من حيث الدقة والوقت في تصنيف المشية. واضافت كذلك أظهرت التجارب أيضًا أن طرق استخراج ميزات المشية لعبت دورًا في نجاح النظام وفي اكتشاف السلوك غير الطبيعي.