تفاصيل الوثيقة نوع الوثيقة : رسالة جامعية  عنوان الوثيقة : نظام لإعادة تعريف الشخص Person Re-Identification System   الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات  لغة الوثيقة : العربية  المستخلص : إعادة تعريف الاشخاص هي أحد المهام الحساسة والرئيسية في أنظمة المراقبة الذكية. وتهدف هذه الأنظمة إلى التعرف على ما إذا كان شخص ما قد تم مشاهدته والتقاطه في كاميرا أخرى غير متداخلة في شبكة كبيرة من الكاميرات. تعتبر مهمة صعبة بسبب الاختلافات الكبيرة في مظهر الأشخاص عبر كاميرات مختلفة غير متداخلة. في الآونة الأخيرة، بدلاً من الأساليب اليدوية، أضافت نماذج التعلم العميق تحسينًا كبيرًا في العديد من مشاكل رؤية الكمبيوتر. معظم أنظمة إعادة تعريف الاشخاص الحالية المتطورة تعيد تعريف شخص خلال فترة زمنية قصيرة عندما لا يغير الشخص مظهره. على كل حال، تفشل هذه الأنظمة عند إعادة تحديد هوية شخص في وضع طويل الأمد لأن هذه الأنظمة تعتمد فقط على ميزات المظهر ومن المتوقع أن يغير الشخص مظهره.. يعد إعادة تعريف الشخص خلال فترة زمنية طويلة مهمًا جدًا وشائعًا جدًا في الواقع الحقيقي وحتى الآن لم يتم استكشافه على نطاق واسع. في هذه الأطروحة، اقترحنا أول نظام لإعادة تعريف الشخص خلال فترة زمنية طويلة يعتمد على التعلم العميق من خلال استخلاص ميزات المشية البشرية التمييزية لمعالجة مشكلة اختلافات المظهر ودعم إعادة تعريف الشخص على المدى القصير والطويل. في نموذجنا المقترح، يتم إعادة ضبط Resnet-50 لاستخراج ميزات المشية التمييزية. يتم دمج instance normalization وbatch normalization في طبقات ResNet مما يجعل نموذجنا ثابتًا أمام تغييرات المظهر . يتم استخدام كلاً من softmax loss وtriplet loss لتدريب النموذج. تم تقييم نموذجنا المقترح على مجموعة بيانات CASIA-B التي تمثل مجموعة بيانات صعبة تحتوي على العديد من المظاهر المختلفة لكل هوية. يظهر تقييم شامل أن نموذجنا المقترح يتفوق على الأنظمة الحالية الموجودة خاصة في الرتبة 1 والرتبة 5 حيث حقق من 59.7٪ إلى 88.1٪ في الرتبة 1 ومن 80.05٪ إلى 96.25٪ في الرتبة 5. أيضًا، تم تقييم نموذجنا المقترح بناءً على مجموعة بيانات إعادة تعريف الشخص قصيرة المدى Market1501 وحقق 90,1٪ في الرتبة 1.  المشرف : د. لمياء الرفاعي  نوع الرسالة : رسالة ماجستير  سنة النشر : 1441 هـ 2020 م  تاريخ الاضافة على الموقع : Monday, June 29, 2020  الباحثون اسم الباحث (عربي) اسم الباحث (انجليزي) نوع الباحث المرتبة العلمية البريد الالكتروني منى عمر المساوى Al-Masawa, Muna Omar باحث ماجستير   الملفات اسم الملف النوع الوصف  46535.pdf pdf   الرجوع إلى صفحة الأبحاث