نظام ذكي للتعرف على الوجوه بتقنية التعلم العميق (Deep Learning Face Recognition)

قمت بتصميم وتطوير نظام متكامل للتعرف على الوجوه في الوقت الحقيقي (Real-Time Face Recognition System) يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق. يهدف المشروع إلى توفير حل دقيق وسريع لتحديد الهوية عبر الكاميرا، ويمكن استخدامه في أنظمة الحضور والانصراف أو الأنظمة الأمنية.

المميزات التقنية للمشروع:

نموذج ذكاء اصطناعي متقدم: تم استخدام شبكة EfficientNetB0 الشهيرة، وإعادة تدريبها (Transfer Learning) لتوليد "بصمات وجوه" (Face Embeddings) رقمية فريدة لكل شخص، مما يضمن دقة عالية في التمييز بين الأشخاص.

واجهة مستخدم احترافية: تم بناء واجهة تفاعلية باستخدام مكتبة PyQt6 العريقة، مما يوفر تجربة استخدام سلسة وعرضاً واضحاً للفيديو والنتائج.

أداء عالي (High Performance): يعتمد النظام على تعدد الخيوط (Multi-threading) لفصل عملية معالجة الذكاء الاصطناعي عن عرض الفيديو، مما يمنع أي تقطيع أو بطء في الكاميرا.

قاعدة بيانات مرنة: يتم حفظ بصمات الوجوه في ملفات مهيكلة (NumPy Files)، مما يجعل عملية البحث والمقارنة سريعة جداً ويسهل إضافة مستخدمين جدد دون إعادة تدريب الموديل بالكامل من الصفر.

معالجة الصور: استخدام مكتبة OpenCV للكشف الأولي عن الوجوه ومعالجتها قبل تمريرها للشبكة العصبية.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Langs & Libraries: Python, TensorFlow (Keras), OpenCV, NumPy.

GUI Framework: PyQt6.

Model Architecture: EfficientNetB0 (Pre-trained on ImageNet).