نظام تصنيف تعبيرات الوجه بدقة اعلى من 90% باستخدام تعلم الآلة (Machine Learning)

قمت بتطوير نظام ذكي للتعرف على تعبيرات الوجه (Facial Expression Recognition) وتصنيف المشاعر البشرية من الصور بدقة عالية. يعتمد المشروع على تقنيات تعلم الآلة التقليدية (Classical ML) ومعالجة الصور، مما يجعله سريعاً وفعالاً من حيث استهلاك الموارد مقارنة بنماذج التعلم العميق المعقدة. ما تم إنجازه في هذا المشروع: هندسة الخصائص (Feature Engineering): استخدام خوارزمية HOG (Histogram of Oriented Gradients) لاستخراج الخصائص البصرية من الصور وتحويلها إلى بيانات رقمية قابلة للتصنيف. بناء النماذج (Model Building): تطبيق خوارزمية K-Means Clustering لتجميع البيانات وتصنيفها بشكل غير موجه (Unsupervised). بناء نموذج Logistic Regression وتحسينه باستخدام Grid Search للوصول إلى أفضل المعاملات (Hyperparameters). النتائج: تحقيق دقة تصنيف نهائية بلغت 90% باستخدام نموذج Random Forest المحسن. القدرة على التمييز بين 8 فئات شعورية مختلفة (مثل السعادة، الحزن، الغضب، إلخ).