طالبة من قسم علوم الحاسوب تنال الدكتوراه عن تصميم و تنفيذ نظام تمييز وجوه للمنزل الذكي و شبكات الاستشعار

رجوع

طالبة من قسم علوم الحاسوب تنال الدكتوراه عن تصميم و تنفيذ نظام تمييز وجوه للمنزل الذكي و شبكات الاستشعار

حصلت طالبة الدراسات العليا فاطمة بهجت على درجة الدكتوراه من قسم علوم الحاسوب في الجامعة التكنولوجية عن اطروحتها الموسومة : تصميم و تنفيذ نظام تمييز وجوه للمنزل الذكي و شبكات الاستشعار.
Design and Implementation face Recognition System for Smart Home Network Sensor
وتكونت لجنة المناقشة من الأساتذة : أ.د. زياد طارق من كلية العلوم في جامعة ديالى رئيساً وأ.م.د. رنا فريد وأ.م.د. حسنين سمير وأ.م.د. رغد عبد العالي وأ.م.د. عبير طارق اعضاء وأ.م.د. مثيل عماد الدين مشرفاً وجميعهم من قسم علوم الحاسوب في الجامعة التكنولوجية
وبين الباحث ان العمل في هذه الاطروحة يتجه الى بناء و تصميم خوارزميات مناسبة للعمل في بيئة المنزل الذكي. كما يركز هذا العمل على تصميم و تنفيذ نظام تمييز حيوي مهيئ للعمل في بيئة شبكات الاستشعار اللاسلكية (WSN) .. ان الحفاظ على الطاقة هو النقطة الاكثر حساسية في شبكات الاستشعار اللاسلكية و نطاق واسع من البحوث المتخصصة بهذا المجال.
واقترحت الباحثة ثلاث خوارزميات مختلفة لتمييز الوجوه في بيئة شبكات الاستشعار اللاسلكية جميعها تعتمد على مبدأ الخوارزميات المركزية بالاعتماد على نقل ثقل الحسابات الى عقدة خاصة هي العقدة المركزية والتوجيه لشبكات الاستشعار اللاسلكية يعتمد على مقترح بروتوكول لحساب الطاقة. كما اقترحت طريقتين للتطبيع لتسوية الخصائص المستخلصة جزئيا واحدة تعتمد على العزم الاحصائي المنخفض و تعمل مع الارقام الحقيقية والاخرى تعتمد عزم احصائي أعلى وتتعامل مع الارقام الناتجة والاعداد المركبة الناتجة من مرشحات غابور. وحدة قياس تشابه المسافة قد اقترحت و اختبرت بالاضافة الى اختبار وحدات قياس اخرى في هذه الاطروحة. و اخيرا اقترحت خوارزمية تصنيف لتمييز وتصنيف كل فرد الى مجموعته الخاصة. هذه الطريقة اعتمدت على وجوه الخواص المميزة وهي مستوحاة من طريقة تصنيف اقرب جار و خوارزمية التجميع الوسيط (K).
لقد اظهرت الخوارزميات نسبة تمييز عالية وصلت الى 100% و توفير طاقة جيدة بشبكات الاستشعار اللاسلكية. أعطت طريقة (Haar Gabor Based) أفضل توفير للطاقة و أصغر كمية بيانات منقولة.
 

المصدر: أعلام الجامعة

تاريخ النشر:2/1/2017