يهدف هذا البحثإلى تحسين أداء الواصف WLD من خلال استخدام مرشحات غيبر في عملية المعالجة الأولية و مقارنة أداء هذه النتائج مع أداء الواصف LBP المستخدم بشكل واسع في عمليات التعرف على تعابير الوجه, حيث تتم هذه المقارنة من أجل النظام الخبير SVM المستخدم بش
كل واسع أيضا في هذا المجال بالإضافة إلى نظامين خبيرين مقترحين هما CSD و MLP.
التعرف على تعابير الوجه
النماذج الثنائية المحلية
واصف ويبر المحلي
نماذج غير المحلية الثنائية
واصف ويبر-غيبر المحلي
مرشح غيبر
الشبكة العصبونية متعددة الطبقات
أداة الأشعة الداعمة
مسافة تشي التربيعية
FER-Facial Expression Recognition
LBP-Local Binary Pattern
WLD-Weber Local Descriptor
LGBP-Local Gabor Binary Pattern
WGLD-Weber Gabor Local Descriptor. Gabor filter
MLP-Multi Layer Perceptron
SVM- Support Vector Machine
CSD- Chi squared distance
المزيد..
اخترنا في هذا المشروع العمل على تطوير نظام يقوم بتصنيف المستندات العربية حسب محتواها, يقوم هذه النظام بالتحليل اللفظي لكلمات المستند ثم إجراء عملية Stemming"رد الأفعال إلى أصلها" ثم تطبيق عملية إحصائية على المستند في مرحلة تدريب النظام ثم بالاعتماد
على خوارزميات في الذكاء الصنعي يتم تصنيف المستند حسب محتواه ضمن عناقيد
