ناقشت كلية التربية للعلوم الصرفة بقسم علوم الحاسوب في جامعة البصرة رسالة ماجستير حول نظام قوي للتعرف على الوجه ضد الهجوم العدواني باستخدام التعلم العميق
وتضمنت الرسالة التي قدمتها الباحثة(أنسام كاظم عبدالهادي)
التعرف على الوجوه هي التقنية التي تتحقق من الوجوه أو تتعرف عليها من الصور أو مقاطع الفيديو أو التدفقات في الوقت الفعلي. يمكن استخدامه في أنظمة حضور الموظفين أو الأمن. قد تواجه أنظمة التعرف على الوجوه بعض الهجمات التي تقلل من قدرتها على التعرف على الوجوه بشكل صحيح. لذا ، فإن العديد من الصور الضبابيه (الصور الغير واضحه المعالم) الممزوجة بالصور الأصلية تؤدي إلى حدوث ارتباك في النتائج. الهجمات المختلفة التي تستغل هذا الضعف تؤثر على أنظمة التعرف على الوجوه مثل Fast Gradient Sign Method (FGSM), Deep Fool, Projected Gradient Descent (PGD).
النظام المقترح تم تطبيقه بأربع مراحل :
المرحله الأولى: تم الحصول على الصور الاصليه المأخوذه من قاعده البيانات Labeled Faces in the Wild (LFW) . ومن ثم تم معالجه الصور عن طريق Face Detection and Cropping and Resizing .
المرحله الثانية: توليد الصور العدائية فتم استخدام ثلاث هجمات لتوليد امثله معادية وهي هجمات Deep Fool و FGSM وPGD.
المرحله الثالثة: Feature Extraction تم مرحله استخراج المميزات الكامل الوجه عن طريق استخدام خوازميه الشبكة العصبية التلافيفية (CNN).
المرحله الرابعة: مرحله تصنيف الصور الاصليه من الصور العدائية.
الهدف من الرسالة
لحماية نظام التعرف على الوجوه من هذه الهجمات عن طريق تشويه الصور من خلال هجمات مختلفة ، ثم تدريب نموذج شبكة التعرف العميق ، وتحديداً الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) ، باستخدام الصور الأصلية والمشوهة وتم الحصول على دقه اختبار عاليه من التعرف على الوجوه .
استنتجنا فان نظامنا حسن النتائج باعلى معدل دقه عندما تم تطبيقه على خمس تجارب واربع اختبارات.
اهم الاخبار
الاكثر مشاهدة
