Face Detection in Real-Time Based on a Hybrid Model (ResNet50-DenseNet121)

يقدّم حل رؤية حاسوبية متقدّم لكشف الوجوه بدقّة عالية وفي زمن استجابة منخفض. الفكرة الأساسية هي دمج مميزات بنية ResNet50 القوية في استخلاص السمات مع كفاءة انتقال المعلومات في DenseNet121 لبناء نموذج هجين يمنح توازنًا بين accuracy وinference speed.

النظام يتضمن:

Data pipeline لتحميل ومعالجة الصور و(video) frames (preprocessing، augmentation، normalization).

Hybrid CNN model مبنية ومرّبة باستخدام PyTorch/TensorFlow، مع طبقات مصممة خصيصًا لرفع Robustness ضد الإضاءة، الزوايا، والأقنعة الجزئية.

Real-time inference layer يستقبل الفيديو فريم بفريم باستخدام OpenCV/FFmpeg ويعطي bounding boxes + confidence scores.

Optimization & Deployment: تحويل النموذج إلى ONNX ثم استخدام TensorRT/TVM أو OpenVINO لتسريع الاستدلال على GPU/Edge، مع دعم quantization وpruning لتقليل الحجم وزيادة الـ FPS.

API/Integration: واجهة بسيطة (مثلاً FastAPI) لتقديم الـ predictions كنقطة نهاية يمكن استدعاؤها من واجهات ويب أو أنظمة مراقبة.

Evaluation & Metrics: اختبارات أداء تشمل Precision/Recall, mAP، وLatency (ms / FPS) على مجموعة اختبار حقيقية.

الفوائد:

كشف وجوه موثوق في ظروف تشغيل متنوعة.

زمن استجابة منخفض مناسب للتطبيقات الأمنية، المراقبة، والتحليلات الحية.

قابلية نشر على Cloud GPUs أو أجهزة Edge مع موارد محدودة.