التعرف على الوجه باستخدام التعلم العميق - Face Recognition using Siamese Network and FaceNet Model

وصف المشروع:

يهدف مشروع التعرف على الوجوه إلى تطوير نظام دقيق وفعال يمكنه التعرف على الأفراد والتحقق منهم بناءً على ملامح وجوههم. يستخدم هذا المشروع بنية شبكة سيامي ونموذج FaceNet لتحقيق إمكانات قوية للتعرف على الوجوه.

الهدف الأساسي من هذا المشروع هو تصميم نظام يمكنه مقارنة وقياس التشابه بين أزواج من صور الوجه ، مما يتيح التعرف الدقيق على الوجه والتحقق منه. يتم استخدام بنية الشبكة السيامية ، التي تتكون من شبكتين توأمتين تتقاسمان الأوزان والهندسة المعمارية ، لاستخراج زخارف ملامح الوجه من الصور المدخلة.

لتحقيق ذلك ، يستخدم المشروع نموذج FaceNet ، وهو نموذج تعلم عميق تم تدريبه على مجموعة بيانات كبيرة من صور الوجه. يستخدم نموذج FaceNet شبكة عصبية تلافيفية عميقة (CNN) لاستخراج الزخارف ذات السمات عالية الأبعاد من صور الوجه. تمثل حفلات الزفاف هذه خصائص وجه فريدة ويمكن استخدامها في مهام التعرف على الوجوه.

تشمل المكتبات والأدوات الرئيسية المستخدمة في هذا المشروع ما يلي:

TensorFlow: يتم استخدام TensorFlow ، وهي مكتبة تعلم عميق مفتوحة المصدر ، لتنفيذ وتدريب شبكة سيامي ونموذج FaceNet. يوفر إطارًا مرنًا لبناء وتحسين الشبكات العصبية العميقة.

OpenCV: OpenCV (مكتبة رؤية الكمبيوتر مفتوحة المصدر) هي مكتبة رؤية كمبيوتر شائعة توفر وظائف وخوارزميات متنوعة لمعالجة الصور وتحليلها. في هذا المشروع ، يتم استخدام OpenCV للمعالجة المسبقة لصور الوجه ، مثل اكتشاف الوجه والمحاذاة.

Python: تُستخدم لغة برمجة Python لتنفيذ خوارزميات المشروع وتكامل النظام بشكل عام. النظام البيئي الشامل للمكتبات والأدوات في Python يجعلها خيارًا مناسبًا للتعلم العميق ومهام رؤية الكمبيوتر.