التعرف علي فئات العملة المصرية

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام ذكي للتعرف التلقائي على فئات العملة المصرية الجديدة (إصدار 2023) باستخدام تقنيات التعلم العميق في مجال الرؤية الحاسوبية. يعتمد النظام على تصميم نموذج شبكة عصبية التفافية (CNN) مخصص، قادر على تحليل صور العملات وتصنيفها بدقة عالية حتى في الظروف الواقعية المختلفة.

تم بناء قاعدة بيانات تحتوي على صور متعددة لفئات العملة المختلفة، حيث تم التقاط الصور في ظروف متنوعة تشمل اختلاف الإضاءة، وزوايا التصوير، واتجاه العملة، والخلفيات المختلفة، وذلك لمحاكاة بيئة الاستخدام الفعلية. بعد ذلك، تمت معالجة البيانات من خلال:

توحيد حجم الصور إلى ‎128×128‎ بكسل.

تطبيع قيم البكسل لتسريع عملية التدريب.

تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب، وتحقق (Validation)، واختبار.

تطبيق تقنيات Data Augmentation مثل الدوران، والتكبير، والإزاحة، والانعكاس، لزيادة تنوع البيانات وتقليل مشكلة Overfitting.

يتكون النموذج المقترح من أربع طبقات التفافية متتالية لاستخراج الخصائص البصرية المهمة، مع استخدام Batch Normalization لتحسين استقرار التدريب، وMax Pooling لتقليل الأبعاد. بعد ذلك، يتم تمرير الخصائص إلى طبقات كثيفة (Fully Connected) مع استخدام Dropout لتقليل فرط التعلّم، وفي النهاية طبقة Softmax لإخراج احتمالية كل فئة من فئات العملة.

تم تدريب النموذج باستخدام خوارزمية Adam مع آليات إضافية مثل:

Early Stopping لإيقاف التدريب عند عدم تحسن الأداء.

Reduce Learning Rate لتحسين عملية التقارب.

حقق النموذج دقة بلغت 95% على بيانات الاختبار غير المرئية، متجاوزًا الهدف المحدد (93%)، كما أظهرت مقاييس الأداء الأخرى مثل Precision وRecall وF1-score نتائج مرتفعة لمعظم الفئات.

أهمية المشروع:

يمكن استخدام هذا النظام في تطبيقات عملية مثل:

ماكينات الصراف الآلي (ATM)

ماكينات البيع الذاتي

أنظمة العدّ الآلي للنقود

التطبيقات المساعدة لضعاف البصر