توليد صور واقعية للمفقودين باستخدام الشبكات العصبية الخصومية (GANs)

لمشكلة: غالباً ما تكون صور المفقودين المتاحة قديمة، ذات جودة رديئة، أو مأخوذة من زوايا غير واضحة، مما يصعب عملية التعرف عليهم باستخدام أنظمة الرؤية الحاسوبية التقليدية. الحل التقني: قمت ببناء وتدريب نموذج GAN متطور (مثل StyleGAN أو CycleGAN) لتوليد صور جديدة وعالية الجودة للأشخاص المفقودين. يعمل النموذج على تخيل شكل الشخص بناءً على صوره القديمة أو من زوايا مختلفة، مما يوفر بيانات غنية ومتنوعة تدرب نظام التعرف على الوجوه. دورك: قمت بتنفيذ الأجزاء التالية: تصميم معمارية النموذج (Discriminator & Generator). تجهيز وتنظيف قاعدة بيانات الوجوه لتدريب النموذج. ضبط الـ Hyperparameters للحصول على أفضل دقة وتوليد صور واقعية. النتيجة: نموذج قادر على توليد صور اصطناعية (Synthetic Data) للوجوه، ساهمت بشكل مباشر في رفع دقة نظام التعرف على المفقودين في المشروع.