التعرف علي الوجهFace Detection

قمت بتطوير نظام ذكي لاكتشاف الوجوه في الصور ومقاطع الفيديو باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ورؤية الحاسوب (Computer Vision). الهدف من المشروع هو إنشاء نموذج دقيق وسريع لاكتشاف مواقع الوجوه في الوقت الحقيقي، مع قابلية التوسعة لمعالجة حالات مختلفة مثل الإضاءة المتغيرة، زوايا الوجه، وتعدد الأشخاص في الصورة. الأدوات والتقنيات المستخدمة: Python – اللغة الأساسية في بناء النموذج OpenCV – لمعالجة الصور والفيديو TensorFlow / Keras – لتدريب النموذج باستخدام شبكات عميقة VGG16 (نموذج مدرب مسبقًا - Pretrained) كنقطة انطلاق لاستخراج السمات Haar Cascade / CNN – لاكتشاف الوجوه Jupyter Notebook / Google Colab – للتنفيذ والتجربة Flask / Streamlit – لبناء واجهة تفاعلية لعرض النتائج مراحل تنفيذ المشروع: جمع البيانات وتحليلها: استخدام مجموعة بيانات جاهزة (مثل WIDER FACE أو LFW) تحليل تنوع الصور من حيث الإضاءة، الوضعيات، وعدد الأشخاص مرحلة المعالجة المسبقة (Preprocessing): تحويل الصور إلى الرمادي تصغير الحجم وتحسين الجودة تطبيق التحسينات (Histogram Equalization) لتحسين الرؤية بناء النموذج: استخدام VGG16 كنموذج أساسي لاستخراج الميزات تدريب شبكة CNN للكشف عن الوجوه في الصورة مقارنة النتائج مع تقنيات تقليدية مثل Haar Cascade التقييم والتحسين: قياس الدقة والـ Recall والـ Precision تجربة النموذج على بيانات حقيقية الواجهة: تطوير واجهة بسيطة باستخدام Flask لرفع الصور وعرض النتائج عرض صورة بها المستطيل حول كل وجه تم اكتشافه مع توقيت الأداء النتائج: معدل دقة عالي جدًا في اكتشاف الوجوه في ظروف متنوعة أداء سريع في الكشف على الصور والفيديوهات واجهة تفاعلية تسهّل تجربة المستخدم دون الحاجة للخبرة التقنية الاستخدامات المستقبلية: نظام أمني للتعرف على الأشخاص أنظمة الحضور والانصراف المبنية على الوجوه مراقبة الفيديو في الأماكن العامة