بناء نظام متطور للتعرف على الوجوه (Face Matching) باستخدام الـ Deep Learning

مشكلة: يواجه البحث عن المفقودين تحديات كبيرة، مثل عدم توفر صور حديثة، أو وجود صور بجودة منخفضة، أو مأخوذة من زوايا صعبة. الأنظمة التقليدية تفشل في التعرف على هؤلاء الأشخاص بدقة. الحل: قمت بتصميم وتطوير نموذج للتعرف على الوجوه (Face Matching System) يعتمد على شبكات Siamese Networks. يعمل هذا النموذج على مقارنة "السمات الفريدة" (embeddings) للوجه في صورتين مختلفين، وتحديد ما إذا كانا لنفس الشخص بدقة عالية، حتى مع وجود اختلافات في الإضاءة أو الزاوية. تصميم معمارية النموذج بالاعتماد على ResNet كـ backbone. استخدام الـ Triplet Loss لتدريب النموذج على تمييز الفروقات بدقة. بناء قاعدة بيانات سمات (Database of Embeddings) للوجوه لسرعة المقارنة. دمج النموذج مع نظام الـ GANs لرفع دقة التعرف في حالات الصور الضعيفة. النتيجة: نموذج قادر على تقديم دقة تطابق تتجاوز [ا 95%]، مما يسهل عملية ربط صور الأشخاص المجهولين بقاعدة بيانات المفقودين بسرعة وكفاءة.