Smiling vs. Non-Smiling Face Classification using CNN & U-Net

في هذا المشروع، قمت بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي لتصنيف الصور إلى فئتين: وجوه مبتسمة ووجوه غير مبتسمة، باستخدام تقنيات التعلم العميق.

الفكرة: يهدف المشروع إلى تحسين تجربة أنظمة التعرف على تعبيرات الوجه في الصور الثابتة، من خلال تصنيف "الابتسامة" كعنصر بصري.

مراحل التنفيذ:

استخدام نموذج CNN لتصنيف الصور

تجربة U-Net وتعديله لاستخدامه في التصنيف بدلاً من التقسيم التقليدي (segmentation)

مقارنة أداء النموذجين وتحديد أيهم أفضل

قياس الدقة، الاستدعاء، والتدقيق (Precision, Recall, Accuracy)

النتائج:

النموذج النهائي حقق دقة عالية في التمييز بين الابتسامة وعدمها، حتى في حالات الإضاءة المختلفة أو الزوايا المتعددة للوجه.

️ الأدوات المستخدمة: Python, TensorFlow, OpenCV, U-Net, CNN, Keras