Lakhasly

إدخال ومعالجة البيانات المختلفة الخاصة بالصور المستهدفة بداية من البيانات مثل: التعريف بالأشخاص الموجودين بها، مثل: عنوان الصورة، تصنيف الأشخاص باستخدام خوارزميات متقدمة لتحديد ووصف الأشخاص مع تحديد الوجوه فى الصور عينة التطبيق مرحلة التدريب يتم فيها إدراج كل الوجوه المراد التعرف عليها، عزل الوجوه التى تم تحديدها فى الصور عينة التطبيق. مرحلة اختبار الآلة بعد تدريبها وقياس مدى دقة المخرجات، مصادقة الصور المستهدفة مع قواعد لإنشاء ترميزات أو أكواد لوجوه الأشخاص فى الصور لتيسير التعرف التلقائى على الوجوه. وينتج عن هذه المطابقة وجوه تم التعرف عليها بالفعل، الحالة تقوم الآلة بترشيح مجموعة من الوجوه تُعرف بالمتشابهات أى الوجوه قريبة الشبه يتم استخراج الوجوه التى لم يتم التعرف عليها فى مرحلة التدريب الآلى، الاعتماد فيها على قواعد بيانات التعرف على الوجوه. تفاعل المستخدم والتعرف اليدوى باستخدام مكتبة الأشخاص التى لم يتم التعرف عليها آلياا. عملية الأرشفة: تُنظم الصور المفهرسة وفق اا للأشخاص المصنفة سواء آلياا أو يدوياا فى Pandas قاعدة بيانات منظمة وقابلة للبحث باستخدام مكتبة اختبار التطبيق وقياس دقته من خلال البحث والاسترجاع.

ر
امتدادها، وغير ذلك من التغييرات.
إدخال ومعالجة البيانات المختلفة الخاصة بالصور المستهدفة بداية من البيانات

4
الخاصة بمحتوى الصور، مثل: التعريف بالأشخاص الموجودين بها، ونهاية بالبيانات
الوصفية الخاصة بالصور، مثل: عنوان الصورة، والتاريخ، والمصور، ومصدر الحصول
لبيانات.
عليها، ومكان الحفظ، وغير ذلك من ا
تصنيف الأشخاص باستخدام خوارزميات متقدمة لتحديد ووصف الأشخاص مع

5
كثرتهم، واختلافهم. وقد يتم التصنيف فى الصور عينة التطبيق بناء على الجنس ذكر أم أنثى،
والعمر أو المرحلة العمرية، وملامح الوجه، وطول القامة، ودرجة القرابة، والوظيفة أو
ات الخاصة بالأشخاص.
المنصب، وغير ذلك من التصنيف
.
Face detection
تحديد الوجوه فى الصور عينة التطبيق

6
مرحلة التدريب يتم فيها إدراج كل الوجوه المراد التعرف عليها، مع البيانات الخاصة بها

7
والتى تم إدخالها ومعالجتها من قبل، وإدراج وجوه غير معروفة لتدريب الآلة عليها أيضا.
عزل الوجوه التى تم تحديدها فى الصور عينة التطبيق.

8
مرحلة اختبار الآلة بعد تدريبها وقياس مدى دقة المخرجات، من خلال مطابقة أو

9
Face – recognition
بيانات التعرف على الوجوه
مصادقة الصور المستهدفة مع قواعد
لإنشاء ترميزات أو أكواد لوجوه الأشخاص فى الصور لتيسير التعرف التلقائى على الوجوه.
وينتج عن هذه المطابقة وجوه تم التعرف عليها بالفعل، ووجوه لم يتم التعرف عليها، وفى هذه
الحالة تقوم الآلة بترشيح مجموعة من الوجوه تُعرف بالمتشابهات أى الوجوه قريبة الشبه
وجوه غير المعروفة.
من ال
يتم استخراج الوجوه التى لم يتم التعرف عليها فى مرحلة التدريب الآلى، التى تم

10
الاعتماد فيها على قواعد بيانات التعرف على الوجوه.
لإنشاء واجهة
Tkinter
تفاعل المستخدم والتعرف اليدوى باستخدام مكتبة

11
مستخدم، تتيح للمستخدمين تحديد الوجوه لتحسين الدقة يدوياا، وذلك للتعرف على
الأشخاص التى لم يتم التعرف عليها آلياا.
عملية الأرشفة: تُنظم الصور المفهرسة وفق اا للأشخاص المصنفة سواء آلياا أو يدوياا فى

12
Pandas قاعدة بيانات منظمة وقابلة للبحث باستخدام مكتبة
.
اختبار التطبيق وقياس دقته من خلال البحث والاسترجاع.