Year-end Sale % OFF 
Abstract
مع تحسن الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم العميق، وخاصة شبكة الخصومة التوليدية التلافيفية العميقة (DCGAN)، كان هناك تطور كبير في التعرف على الهوية الشخصية وتوليد الصور من خلال أنظمة إعادة بناء الوجه. تركز هذه الدراسة على اقتراح نموذج لإعادة بناء الصورة الشخصية من رسومات الطب الشرعي باستخدام DCGAN. يتكون النموذج من شبكتين: شبكة مولد لتحويل الصور الرسومية إلى صور حقيقية وشبكة مميز لتحديد تشابه الصور التي تم إنشاؤها مع الصور الاصلية. وتستخدم رسومات الطب الشرعي التي تقدمها السلطات المختصة كمدخلات للنموذج المقترح. وتشمل هذه الرسومات تفاصيل ومعلومات عن الجناة أو الأشخاص المفقودين الذين تم الحصول عليهم من الشهود أو من الوالدين المفقودين. تساعد ملامح الوجه البارزة المستخرجة من الصور المعاد بناؤها في عملية إعادة بناء الصورة الشخصية. ويُظهر النموذج المقترح نتائج جيدة، حيث حقق دقة تصل إلى 99٪ في الصور التي تم إنشاؤها. تم الإبلاغ عن نسبة الخطأ لتصل إلى 0.92٪ بناءً على التقييم باستخدام مجموعة بيانات CUHKFaces. تقدم هذه الدراسة نهجًا جديدًا لإعادة بناء صور الوجه البشري من رسومات الطب الشرعي باستخدام DCGAN.
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
