أنجز فريق بحثي مشترك من جامعتي المستنصرية والتكنولوجية، دراسة علمية عن تعزيز الشبكة العصبية المتكررة مع ذاكرة طويلة الأجل للكشف عن تعبيرات الوجه.
وتهدف الدراسة المكون فريقها البحثي من التدريسي بالجامعة المستنصرية الدكتور إبراهيم نضير الهنداوي والتدريسي بالجامعة التكنولوجية أحمد طارق والباحثة وفاء مهدي، إلى إقتراح طريقة لتطبيق تصميمات الشبكة العصبية المتكررة (rnn) بإستخدام الذاكرة طويلة المدى لتحديد تعبيرات الوجه، والتحري عن دقة ووقت الحوسبة لهذه التقنية.
وبينت الدراسة أن الطريقة المقترحة تتضمن شبكة (rnn) محُسّنة تعتمد على ذاكرة (lstm)، لزيادة فاعلية عملية إستخراج المعالم، باستخدام مجموعات الإدخال التي تعمل على تجديد بيانات الإدخال من الميزات.
وتوصلت الدراسة، إلى أن الطريقة الجديدة تعطي نتائج محسنة تفوق معظم طرق الكشف عن الوجه للصور والفيديو، حيث أكدت إختبارات تقييم كفاءة شبكات lstm-rnn في الصور وسلسلة أطر الفيديو، تحسين الأداء بنسبة تزيد عن 5٪ بالمقارنة مع الشبكات العصبية التقليدية.
وتهدف الدراسة المكون فريقها البحثي من التدريسي بالجامعة المستنصرية الدكتور إبراهيم نضير الهنداوي والتدريسي بالجامعة التكنولوجية أحمد طارق والباحثة وفاء مهدي، إلى إقتراح طريقة لتطبيق تصميمات الشبكة العصبية المتكررة (rnn) بإستخدام الذاكرة طويلة المدى لتحديد تعبيرات الوجه، والتحري عن دقة ووقت الحوسبة لهذه التقنية.
وبينت الدراسة أن الطريقة المقترحة تتضمن شبكة (rnn) محُسّنة تعتمد على ذاكرة (lstm)، لزيادة فاعلية عملية إستخراج المعالم، باستخدام مجموعات الإدخال التي تعمل على تجديد بيانات الإدخال من الميزات.
وتوصلت الدراسة، إلى أن الطريقة الجديدة تعطي نتائج محسنة تفوق معظم طرق الكشف عن الوجه للصور والفيديو، حيث أكدت إختبارات تقييم كفاءة شبكات lstm-rnn في الصور وسلسلة أطر الفيديو، تحسين الأداء بنسبة تزيد عن 5٪ بالمقارنة مع الشبكات العصبية التقليدية.
