نشر تدريسيون من كلية هندسة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي – جامعة ديالى بحثًا علميًا مشتركًا في مجلة International Journal of Safety and Security Engineering في المملكة المتحدة و المفهرسة ضمن مستوعب سكوبس , بعنوان:
A Lightweight Deep Feature Extraction Approach for Efficient Face Recognition
نهج خفيف الوزن لاستخلاص السمات العميقة من أجل التعرف الفعال على الوجوه.
وشارك في إعداد البحث كل من م.م. حيدر نامق طالب وأ.م.د. عبد عون حمدان شلال من قسم هندسة الأمن السيبراني، وأ.د. سعد قاسم فليح من قسم هندسة الذكاء الاصطناعي، بالتعاون مع باحث من قسم علوم الحاسبات في كلية التربية – الجامعة العراقية.
ويقدم البحث إطارًا خفيفًا وفعالًا للتعرف على الوجوه، بالاعتماد على نموذج MobileNet المُدرَّب مسبقًا لاستخلاص السمات العميقة، مع استخدام عملية أو الحصرية (XOR) لترميز السمات، ثم توظيف خوارزمية آلة المتجهات الداعمة (SVM) لتصنيف الوجوه والتعرف على هوياتها.
واعتمد الباحثون في تقييم الإطار المقترح على مجموعة بيانات ORL، التي تضم 400 صورة لـ40 شخصًا، حيث أظهرت النتائج إمكانية تحقيق توازن بين دقة التعرف، والكفاءة الحسابية، وحماية السمات، بما يدعم استخدام النظام في تطبيقات التعرف على الوجوه التي تتطلب العمل في الزمن الحقيقي.
ويأتي هذا الإنجاز تأكيدًا على تنامي النشاط البحثي لكلية هندسة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في مجالات الذكاء الاصطناعي، والأمن السيبراني، والتعلم العميق، فضلًا عن أهمية التعاون العلمي بين الباحثين والمؤسسات الأكاديمية في دعم مسيرة البحث العلمي والابتكار.
كما ينسجم البحث مع أهداف التنمية المستدامة، ولاسيما الهدف الرابع: التعليم الجيد، والهدف التاسع: الصناعة والابتكار والهياكل الأساسية، من خلال دعم البحث العلمي وتطوير حلول تقنية وذكية قابلة للتطبيق في المجالات الحديثة.
رابط البحث:
https://www.iieta.org/journals/ijsse/paper/10.18280/ijsse.160808
