رجوع

طالب دكتوراه يحصل على درجة الامتياز في قسم الهندسة الكهربائية

 جرت مناقشة طالب الدكتوراه (وسام حسن علي ) يوم الخميس الموافق 6/10/2015 على قاعة دجلة في القسم وفي تمام الساعة التاسعة صباحا  عن أطروحته الموسومة

 نظام تمييز الأنماط لكلام الإنسان

 وتألفت لجنة المناقشة من :

 حيث قام الباحث ببناء نظام للتعرف على الكلام المرئي (VSR)  وذلك لتمييز الحروف الأبجدية الإنجليزية وعددها ستة وعشرون حرفاً من كلام المتحدثين مع أعلى معدل لتصنيف تلك الأحرف.

تم في البداية اقتراح طريقه جديده لا ختيار احسن خمس صور (frame) التي تعكس مقطع الفيديو الذي يمثل كلام المتحدث. ومن بعد ذلك تم بناء طريقه جديد لاستخراج مقطع الشفاه للمتحدث من تلك الصور بدقه عاليه وبدون اي تشويه في المقطع المستخرج. بالإضافة إلى ذلك، تم اعتماد طريقتين جديدتين لتحديد نوعين من الميزات (features) التي تمثل حركات الشفاه. حيث تمثل الاولى طريقه هندسية حسابيه والثانيه تمثل طريقه صوريه ثنائيه لشكل الشفاه.

 وقد قام الباحث باقتراح سته انواع من المصنفات لبناء عده نماذج من نظام ال(VSR ) .حيث تم بناء اربع من هذه المصنفات هي: الشبكة العصبية معدومة الوزن للتعميم الظاهري الرقمي لذاكرة الوصول العشوائي (NVG RAM ) و المصنف الذي يعتمد بالاختار على اقرب المسافات بين الاشكال(KNN) و المصنف ذي المتجهات الناقله لتصنيف المجاميع (OVA SVM) و الشبكه العصبيه الادراكيه ذات الانتشار العكسي (BP). وذلك بالاعتماد على الخصائص الهندسيه للشفه. أما باقي النوعين من مصنفات الكلام المرئي فهما للشبكة العصبية معدومة الوزن للصفوف n المعتمدة على ذاكرة الوصول العشوائية ذات حجم الذاكرة المخفض  (LMSNT  ) والأسلوب الجديد للشبكة العصبية معدومة الوزن للصفوف n المعتمدة على ذاكرة الوصول العشوائية ذي الذاكره الموسعه (EMNANT). لقد أظهرت نتائج المحاكاة للمصنفات الستة أن أعلى نسبة نجاح  تم الحصول عليها باستخدام المصنف LMSNT وهي 97.05% يليه المصنف NVG RAM والذي حقق نسبة نجاح قدرها 94.67%.

بالإضافة إلى ذلك فقد تمكن الباحث من إجراء التنفيذ العملي للمصنف  NVG-RAM  على الجهاز المادي Spartan-3A DSP 3400A باستخدام البوابات المنطقية القابلة للبرمجة موقعياً (FPGA).

وفي نهاية المناقشة تم قبول الأطروحة ومنح الطالب درجة الدكتوراه بتقدير (امتياز) .