Chatbot With Image Feature Search

مشروع يعتمد على تقنيات التعرف على الوجه وتحليل البيانات لتحسين عمليات البحث عن الصور باستخدام أوصاف نصية عن طريق chatbot.

هدف المشروع

يهدف المشروع إلى تطوير نظام بحث عن الصور يستند إلى السمات الوجهية مثل العمر، الجنس، العرق، والمشاعر بدلاً من الاعتماد على كلمات البحث التقليدية. يسمح هذا النظام بالعثور على صور لأشخاص تتطابق مع الأوصاف النصية المدخلة.

تم استخدام

DeepFace: يُستخدم كالنموذج الأساسي لتحليل واستخلاص السمات الوجهية من الصور و هو عبارة عن مكتبة بها العديد من ال models و تم استخدام VGG-Face .

NLTK (Natural Language Toolkit): تُستخدم NLTK في معالجة اللغة الطبيعية، لا سيما في عملية تقسيم الأوصاف النصية للمستخدم إلى كلمات مفتاحية متعلقة بالسمات الوجهية المطلوبة للبحث عنها.

سير العمل

1-تحليل الوجه: يتم معالجة مجموعة من الصور باستخدام DeepFace لاستخراج السمات الوجهية ذات الصلة (العمر، الجنس، العرق، المشاعر) وتخزينها في ملف CSV.

2-إدخال الوصف: يقوم المستخدم بإدخال وصف نصي للشخص المطلوب.

3-معالجة الوصف: يستخدم النظام NLTK لتجزئة الوصف النصي واستخراج الكلمات المفتاحية المتعلقة بالسمات الوجهية مثل العمر والجنس والعرق والمشاعر.

4-التصفية: بناءً على الكلمات المفتاحية المستخرجة، يتم تصفية البيانات المخزنة في ملف CSV. على سبيل المثال، إذا ذكر الوصف "امرأة شابة"، يقوم النظام بتصفية الصور ذات الجنس الأنثوي والفئة العمرية المناسبة.

التطبيقات العملية

1-إنفاذ القانون: المساعدة في التعرف على المشتبه بهم بناءً على أوصاف الشهود.

2-أنظمة الأمن: التعرف على الأفراد وفقًا لمعايير محددة مسبقًا.

3-وسائل التواصل الاجتماعي: تحسين وظائف البحث عن الصور بما يتجاوز عمليات البحث بالكلمات المفتاحية.

4-الموارد البشرية: أتمتة عمليات الفرز المستندة إلى الصور.

5-إدارة المحتوى: تحديد أفراد معينين بناءً على أوصاف الصور.

6-إدارة الصور الشخصية: العثور على أشخاص محددين في مكتبات الصور الكبيرة باستخدام سمات معقدة تتجاوز الأسماء.