AI-Powered Face Recognition & Emotion Analysis System

قمت بتطوير نظام ذكاء اصطناعي للتعرف على الوجوه وتحليل تعبيرات الوجه باستخدام تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) ورؤية الحاسب (Computer Vision).

اعتمد المشروع على نموذج Transfer Learning باستخدام شبكة ResNet101V2 مع Fine-Tuning لتحسين الأداء، بالإضافة إلى تقنيات تحسين التدريب مثل Early Stopping وRegularization لتقليل الـ Overfitting.

مراحل العمل:

تحليل البيانات واستكشافها (EDA)

معالجة الصور وتوحيد الأبعاد

Data Augmentation لتحسين قدرة النموذج على التعميم

تدريب النموذج باستخدام Adam Optimizer وCross-Entropy Loss

تقييم الأداء باستخدام:

Accuracy

Precision / Recall / F1-score

Confusion Matrix

ROC Curve & AUC

تطبيق تقنيات Explainable AI مثل Grad-CAM وGrad-CAM++ لتفسير قرارات النموذج بصريًا

النتائج:

حقق النموذج دقة عالية في التعرف على الوجوه وتصنيف التعبيرات، مع تحليل تفصيلي للأخطاء وتحسين الأداء عبر Fine-Tuning.

التقنيات المستخدمة:

Python – TensorFlow – Keras – OpenCV – Scikit-learn – Matplotlib – Deep Learning – Computer Vision – Explainable AI

يمكن تطوير المشروع ليعمل ضمن:

أنظمة الحضور والانصراف

أنظمة الأمان والمراقبة

تطبيقات تحليل المشاعر

دمجه في Web API أو تطبيقات موبايل