كلية الهندسة

تمت مناقشة رسالة ماجستير في كلية الهندسة /قسم هندسة الحاسوب بجامعة الموصل بعنوان “تحسين نظام التعرف على قزحية العين باستخدام التعلم العميق في تجزئة الصورة” تقدمت بها الطالبة رؤى وليد جلال، و ذلك في يوم الاحد ٥ حزيران ٢٠٢٢.
تقدم هذه الرسالة تقنية التعلم العميق لتحسين أداء تجزئة القزحية والي تُعرف باسم SegNet ، حيث يعتبر التعرف على قزحية العين من التقنيات البيومترية الشائعة جدًا لأن القزحية عضو داخلي محمي للغاية. حيث تقوم هذه التقنية بإجراء تجزئة دلالية مشتركة لصفات العين (القزحية والبؤبؤ) بدقة أكبر في الظروف غير المقيدة. باستخدام هذه التقنية تظهر الصور بوضوح في ظروف مختلفة للصور الملتقطة التي تحد من أداء وموثوقية هياكل تجزئة العين، كاللقطات خارج الزاوية المطلوبة، والصور ذات الدقة المنخفضة، والانسدادات المختلفة بسبب الجفون والرموش.
في هذه التقنية، يبدأ التقسيم بتقليل التشويش على الصورة الأصلية بشبكة عصبية تلافيفية عميقة لمعالجة هذه المشكلات (DCNN). يتم بعد ذلك تحقيق التجزئة الدلالية للقزحية والبؤبؤ بمساعدة شبكة مفكك تشفير تلافيفية متصلة بكثافة. لاستخراج الميزات وتصنيفها، يتم تنفيذ النظام المقترح باستخدام شبكة عصبية تلافيفية مُدربة مسبقًا (Alex Net). أظهرت النتائج أن النظام المقترح يتمتع بنسبة دقة عالية، ووقت التنفيذ كان أقل من أو يساوي دقيقتين. اي أن النظام المستخدم لديه أداء جيد من حيث الدقة وسرعة التنفيذ، لذلك يمكن الاعتماد عليه ولن يزعج المستخدم أثناء استخدامه.
ترأس لجنة المناقشة الأستاذ المساعد الدكتور عبد الستار محمد خضر وعضوية كل من الاستاذ المساعد الدكتورة توركان احمد خليل والمدرس الدكتور علي مخلف وباشراف وعضوية الأستاذ المساعد الدكتورة ميادة فارس غانم .
تمت بنهاية الجلسة قراءة قرار اللجنة ومنح الطالبة درجة الماجستير. مبارك للطالبة وللقسم العلمي.