| LEADER |
03249nam a22003137a 4500 |
| 001 |
1526914 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 602053
|a الذنيبات، محمد أمجد عبد ربه
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a Victory-Sign Recognition Using Deep Learning
|
| 246 |
|
|
|a التعرف على علامة النصر باستخدام التعلم العميق
|
| 260 |
|
|
|a مؤتة
|c 2020
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 44
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة مؤتة
|f كلية الدراسات العليا
|g الاردن
|o 0741
|
| 520 |
|
|
|a الإرهاب هو نوع من العنف السياسي أو عمل عنيف يهدف إلى تنفيذ عمليات تخريبية تشمل الاستهداف المتعمد للمدنيين. للأسف يصعب القبض عليهم، لأنهم يخفون وجوههم، وينشرون جرائمهم عبر المواقع الإلكترونية دون أن يكشفوا عن وجوههم. لذلك هناك بعض الأبحاث في هذا الموضوع لإيجاد طريقة للتعرف عليهم بالرغم من إخفاء وجوههم. في هذه الأطروحة نستخدم علامات النصر، وهي عبارة عن (V-shape) للإصبعين: السبابة، والإصبع الأوسط، للتعرف على هؤلاء الإرهابيين لأنها قد تكون الدليل المرئي الوحيد في مثل هذه المواقف للتعرف على الإرهابي. نحن نستخدم التعلم العميق المطبق لإنشاء نظام المقاييس الحيوية بناء على صور علامة النصر (V-sign) التي استخرجت ميزاتها عن طريق تحليل المكون الرئيسي (PCA) تم استخدام مجموعتين من البيانات ذات معلمات مختلفة، ولتنظيم هذا الهيكل، تم استخدام PAC وDCT مع التعلم الآلي للتجميع في متجهات الميزات التي تم اعتمادها كمدخلات للتصنيف بواسطة آلة المتجهات الخطية متعددة الفئات (SVM). أخيرا، تم استخلاص الدمج لميزتين من مجموعتي بيانات بالمتوسط والحد الأقصى والدقيقة باستخدام التعلم الآلي. أظهرت النتيجة أن PCA هو الأفضل من حيث الدقة لاستخراج الميزات.
|
| 653 |
|
|
|a علم الحاسوب
|a الإرهاب
|a علامة النصر
|a التعلم العميق
|
| 700 |
|
|
|a الحسنات، أحمد بشير عبدالله
|g Al-Hassanat, Ahmed Basheer A.
|e مشرف
|9 95832
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-020-0741-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-020-0741-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-020-0741-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-020-0741-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-020-0741-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-020-0741-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-020-0741-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-020-0741-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-020-0741-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 1120845
|d 1120845
|
