التعرف على الوجوه وتصنيف النصوص.. بحثين لطلاب الحاسبات بجامعة حلوان

نشر  طلاب كلية الحاسبات والذكاء الاصطناعى بجامعة حلوان   بحثين جديدين لطالبين بمرحلة البكالوريوس بالمجلة الدولية للشبكات والتطبيقات المتقدمة International Journal of Advanced Networking and Applications.

وجاء الورقة البحثية الأولى بعنوان  معالجة اللغات الطبيعية :تصنيف النصوص" Natural Language Processing: Text Categorization and Classifications للباحثين الدكتورة مني نصر والطلاب ميناء عاطف و كورولوس بولس وكورولوس سمير وماريو رؤوف، وتتلخص الورقة البحثية في أنه يتم الحصول يوميا على كم كبير من البيانات الضخمة من النصوص غير المنظمة من مصادر مختلفة مثل رسائل البريد الإلكتروني والتغريدات ومنشورات وسائل التواصل الإجتماعي وتعليقات العملاء والمراجعات والتقارير في العديد من المجالات المختلفة وما إلى ذلك، لذا يمكن تحليل البيانات النصية غير المنظمة للحصول على معلومات مفيدة وفقًا لغرض التحليل وأيضا المجال الذي تم الحصول على البيانات منه، ونظرًا للكم الهائل من البيانات ، فإن التحليل البشري اليدوي لهذه النصوص غير ممكن، لذلك يتعين علينا التحليل التلقائي، ويتم ذلك عن طريق تقنية معالجة اللغات الطبيعية (NLP) التي تنظم وتفهم مجموعات كبيرة من البيانات النصية، من خلال تحديد الموضوعات وإيجاد الأنماط والدلالات، وهناك طريقتان شائعتان لتحليل الموضوعات، ونمذجة الموضوعات ،وتصنيف الموضوعات ، كل منهجية لها خوارزمية مختلفة قابلة للتطبيق تم مناقشة كل منهم بالتفصيل بالبحث.

وجاء البحث الثانى  عن "نظام التعرف على الوجوه" Face Recognition System  للباحثين الدكتورة منى نصر والطالب ابراهيم سعيد وتناولت الورقة البحثية بشكل عملى إحدى التقنيات التكنولوجية الحديثة "التعرف على الوجوه" هذه التقنية التي تعتبر وسيلة من وسائل الأمن التكنولوجي لإبقاء البيانات الشخصية بعيدة عن أيدي المتلصصين والجواسيس، وقد شغلت هذه التقنية عقول المطورين في السنوات الأخيرة الذين حرصوا على تطويرها بشكل مستمروعلى الرغم من كل الصعوبات التي تواجهها كتقنية حديثة لم يتم تطبيقها من قبل إلا خلال العقد الماضي، فإن التطورمستمراً بشكل كبير في هذا المجال مما يفتح لنا أفكار جديدة في المستقبل لصنع أجهزة ومعدات رائعة قادرة على الحفاظ على الأشخاص والتعرف عليهم.

وجاء ذلك مع إطلاق كلية الحاسبات والذكاء الإصطناعى بجامعة حلوان مشروع الباحث الصغير عقب إفتتاح مؤتمر الشرق الأوسط الأول لبحوث طلاب ((مرحلة لبكالوريوس)) فى مجال الذكاء الإصطناعى الذى افتتحه الدكتور  ماجد نجم رئيس جامعة حلوان و الدكتورة منى فؤاد نائب رئيس الجامعه للدراسات العليا والبحوث، و الدكتور حسام رفاعى نائب رئيس الجامعه، وتحت إشراف  الدكتور اسامه إمام عميد كلية الحاسبات والذكاء الإصطناعى داعم فكره المؤتمر، بمقترح من الدكتورة منى نصر  رئيس قسم نظم المعلومات لنقل التجربة المطبقة بدول اوروبا وامريكا للوطن العربى  .

جدير بالذكر أن طلاب قامو بنشر بحثين آخرين فى يونيو 2020 الأول Benchmarking Meta-heuristic Optimization قياس أداء التحسين التطوري للباحثين مني نصر وعمر فاروق واحمد محمدين وعلى الرفاعي ومروان بدير وعلى خالد، وتضمنت الورقة البحثية العديد من الخوارزميات التطورية ”meta-heuristic algorithms“ الفعالة للغاية عند حل المعادلات غير الخطية ”“nonlinear، حيث أن الخوارزمية التطورية هي تقنية مستقلة عن المشكلة يمكن تطبيقها على مجموعة واسعة من المشاكل حيث تم إختبار وتقييم ومقارنة بعض الخوارزميات التطورية مع بعضها البعض. كما يتناول البحث أيضا الخوارزمية الجينية ”Genetic Algorithm“ ، التطور التفاضلي ”Differential Evolution“، خوارزمية تحسين سرب الجسيمات ”Particle Swarm Optimization “، ومحسن الذئب الرمادي ”Grey Wolf Optimizer“ ، والتليين المحاكي ”Simulated Annealing “. تم تقييمهم مقابل الأداء من العديد من وجهات النظر مثل كيفية أداء الخوارزمية عبر الأجيال ”generations“ وكيف أن نتيجة الخوارزمية قريبة من النتيجة المثلى

كما قدموا ورقة بحثية أخرى عن تقدير الوضع ثنائي الأبعاد متعدد الأشخاص في الوقت الفعلي Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation للباحثين مني نصر ورنا عثمان وحسين ايمن ونوران مسعد ونورهان ابراهيم وادريانا منير، وتشرح هذه الورقة كيفية إكتشاف الوضع ثنائي الأبعاد لعدة أشخاص في صورة ما، وتم إستخدام في هذه الورقة حقول التقارب الجزئى لربط الأجزاء، خرائط الثقة للكشف الجزئي، التحليل متعدد الأشخاص باستخدام PAFs والكشف المتزامن والجمع ، تحقق هذه الطريقة دقة وأداء عاليين بغض النظرعدد الأشخاص في الصورة. احتلت هذا التصميم المعمارى المرتبة الأولى ضمن النقاط الرئيسية الافتتاحية COCO 2016 للتحدي. أيضًا، يتجاوزهذا التصميم النتيجة الحديثة السابقة في معيار MPII متعدد الأشخاص ،سواء في الأداء والكفاءة.