نظام الرسائل والاطاريح الجامعية/ المكتبة المركزية

صورة غلاف الرسالة/الاطروحة غير متوفرة
مشاهدة
لايوجد ملف
لايوجد ملف
العنوان باللغة العربية
منصة الرسائل والاطاريح: تصنيف أنماط المشي غير الطبيعية بالاعتماد على خصائص الصورة المكانية وتقنية التعلم العميق - جامعة بابل
العنوان باللغة الانكليزية
Abnormal Gait Patterns Classification Based on Spatial Image Features and Deep Learning Technique
اسم الطالب باللغتين
زينب علي عبد الحسين قمر - Zainab Ali Abd Alhuseen Qamar
اسم المشرف باللغتين
.د. محمد عبد الله--Mohammed Abdullah Nas
الخلاصة
أبدى الباحثون مؤخراً اهتماماً واسع النطاق بتصنيف السلوكيات غير الطبيعية باستخدام الرؤية الحاسوبية، وذلك لتعزيز الأمن والسلامة والكفاءة في مختلف المجالات. ويواصل الباحثون استكشاف وتحسين التقنيات لجعل هذه الأنظمة أكثر فعالية وموثوقية. ويأتي النظام المقترح كمحاولة لتصنيف أنماط المشية غير الطبيعية بناءً على تحليل المشية ومشاهد المشي، حيث يتم تحليل مشية الأشخاص في عدة مواقف. ولذلك فهو يعمل على تقديم نموذج للكشف عن الانحرافات في مشية الأفراد بناء على أنماط المشي. يعمل هذا النظام على مجموعة من مقاطع الفيديو للبيانات التي تم جمعها للأشخاص الذين يعانون من أمراض معينة تؤثر على مشيتهم وغيرهم من الأشخاص الأصحاء، ويجري عليها عدد من العمليات المسبقة، ثم يطبق عليها عدد من تقنيات استخراج الميزات للوصول إلى تصنيف الصور، بهدف مقارنة وتقييم أداء هذه التقنيات، وهي: الرسم البياني للتدرجات الموجهة (HOG)، والنمط الثنائي المحلي(LBP)، والنمط الثنائي المحلي المتماثل المركزي (CS-LBP)، والنمط الثنائي المحلي المتماثل المركزي الممتد (XCS-LBP). وبعد الحصول على الميزات المستخرجة يتم الدخول إلى المرحلة الأخيرة والأهم في النظام وهي مرحلة التصنيف باستخدام إحدى خوارزميات التعلم العميق وهي. (CNN+Vgg16) لتقييم كفاءة النموذج المقدم وإجراء التقييم على مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات المجمعة بما في ذلك حالات السلوك الطبيعي وغير الطبيعي. حقق النظام أداء جيد وبدقة تصل إلى 99% باستخدام طريقتي CS-LBP و. XCS-LBP وتشير النتائج التجريبية إلى أن هاتين الطريقتين جيدتان في تسريع أوقات التدريب والاختبار، كما أظهرت التجارب أن طرق استخلاص ميزة المشية لعبت دوراً في نجاح النظام وفي تصنيف أنماط المشي غير الطبيعية.
الفئة
المجموعة الطبية
الاختصاص باللغة العربية
الاختصاص باللغة الانكليزية
السنة الدراسية
2024
لغة الرسالة/الاطروحة
اللغة الانكليزية
الشهادة
ماجستير
رابط موقع (doi)
Open access
نعم