تم في هذا البحث إجراء تقييم لكواشف و واصفات النقاط المميزة في الصور عند استخدامهم من أجل بناء صورة بانورامية و ذلك لاستخدامها لاحقاً في بحث نقوم فيه ببناء مشهد ثلاثي البعد ضمن بيئة داخلية. نُوقش عمل كل من الواصفات (SIFT, SURF, BRIEF, ORB, BRISK, FREA
K)، عند استخدامها مع الكواشف الملائمة لها على قاعدة بيانات ملتقطة بواسطة كاميرا RGB-D لبيئة داخلية. اُستخدمت خوارزمية اختبار التقاطع و خوارزمية RANSAC (إجماع العينات العشوائية) لإيجاد مصفوفة الانتقال بين الصور. نوقشت نتائج كل من: سرعة الكواشف و سرعة الواصفات و سرعة عملية المطابقة و متوسط عدد النقاط المميزة المستخلصة و الحساسية و الدقة لكل الواصفات. كما استُخدمت قاعدة بيانات جامعة أوكسفورد لتبيان أفضل الواصفات لتتعامل مع تغيرات الدوران و الإضاءة التي يمكن أن تنتج عن تغير زاوية الإضاءة في الصور. خلُصت الدراسة إلى أن الكاشف SIFT يعطي أفضل نتائج ضمن التطبيقات التي لا تهتم بمدة تنفيذ العملية، و يعتبر الزوج SURF/BRISK أفضل زوج واصف/كاشف يمكن استخدامه في تطبيقات الزمن الحقيقي و يعطي نتائج منافسة جداً لنتائج الكاشفSIFT.
ازدادت أهمية خدمات الويب Web Services بعد ظهور الحوسبة السحابية Cloud Computing و انتشار الحوسبة خدمية التوجه Service Oriented Computing ( SOC ) التي غيرت طريقة تطوير البرمجيات. بسبب التطور الكبير الحاصل في هذا المجال أصبح من الصعب على المستخدمين ال
قيام بتجميع خدمات الويب يدوياً.
يعرض البحث نظاماً مقترحاً للتجميع الآلي لخدمات الويب بالاستفادة من الدلالات المرتبطة به، تطلب التجميع الآلي التعامل مع اكتشاف خدمات الويب، و تجميع الخدمات التي تم اكتشافها. بدايةً تم اقتراح طريقة آلية لاكتشاف خدمات الويب بالاعتماد على الانطولوجيا، حيث عُرفت هرمية للمفاهيم المرتبطة بالمجال ضمن ملف انطولوجيا المجال، ثم استخدمت في توصيف دلالات واجهات الخدمات (الدخل و الخرج) و حساب درجة التشابه فيها بينها، كما عُرفت انطولوجيا تُمثل هرمية التصنيف تحوي مفاهيم مجالات مختلفة، من أجل حل مسألة عدم التجانس و تقليل عدد الخدمات المكتشفة عن طريق حصرها ضمن مجال الطلب نفسه. كما اقتُرحت خوارزمية لتجميع خدمات الويب آلياً، و استُخدمت كلفة تنفيذ الخدمة كمعيار غير وظيفي يعبر عن جودة الخدمات التي سيتم تجميعها، من أجل الحصول على حل أمثلي يرضي المستخدم. كذلك تم العمل على تقليل زمن التجميع عن طريق تحميل ملفات الانطولوجيا عند أول طلب فقط.
تم اختبار النظام من أجل التحقق من دقة النتائج و فعالية الأداء و ذلك باستخدام معايير الحساسية Recall و الدقة Precision و F-measure إضافة إلى زمن التجميع.
