AI Palmprint Identification

بالنسبة لمشروع التخرج الخاص بي في علوم الكمبيوتر، قمتُ ببناء نظام ذكاء اصطناعي للتعرف على الأشخاص من خلال بصمات راحة اليد — وهي طريقة بيومترية أقل شيوعًا من التعرف على الوجه أو بصمات الأصابع، لكنها غنية بالأنماط الفريدة مثل الخطوط والأنسجة.

باستخدام التعلم بالنقل (Transfer Learning) مع نموذج ResNet50V2، قمت بتدريب نموذج تعلم عميق على مجموعة بيانات CASIA-MS-PalmprintV1 (تحتوي على أكثر من 7000 صورة لـ 100 شخص، التُقطت تحت ظروف طيفية مختلفة). اعتمدتُ استراتيجية تدريب على مرحلتين لتحسين الدقة: بدأت بتدريب الطبقات العليا، ثم قمت بتحسين أداء الطبقات الأعمق.

ولجعل النظام سهل الاستخدام، طوّرت واجهة رسومية بسيطة تمكّن المستخدم من بدء عملية التدريب، عرض منحنيات الدقة والخسارة، وتحميل صور لبصمات راحة اليد للتعرف عليها.

هذا المشروع علّمني كيف أوظّف الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق مع تصميم سهل الاستخدام، كما زاد من شغفي بأنظمة التعرّف البيومترية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.