مشروع تصنيف الصور

كان هذا مشروعًا جامعيًا متعلقًا بتصنيف الصور ورؤية الحاسوب:

• استخدام نماذج تصنيف مختلفة مثل KNN وSVM والانحدار اللوجستي باستخدام مكتبة Scikit-Learn.

• توظيف تمثيل هرمي من 3 مستويات لتحسين دقة النموذج.

• تطبيق تقنيات مختلفة لتوسيع البيانات (Image Augmentation) لزيادة حجم مجموعة البيانات.

• مقارنة التقنيات لاكتشاف أفضل التركيبات بين الصور الملونة بنظام BGR والصور الرمادية مقابل معايير مختلفة.

• استخدام نماذج التعلم العميق مثل Inception للمقارنة بين دقة التعلم الآلي والتعلم العميق.

This was a university project related to image classification and computer vision:

• Using different classification models like KNN, SVM and Logistic Regression using Scikit-Learn.

• Employed a 3-level pyramid representation to improve model accuracy.

• Applied various image augmentation techniques to increase dataset size.

• Compared techniques to find optimal combinations using BGR or grayscale images against various benchmarks.

• Using deep learning models like Inception for a comparison between machine learning and deep learning accuracy.