دراسة في جامعة البحرين تختبر فعالية فرز الصور وتصنيفها آلياً

اقترحت دراسة أجريت في جامعة البحرين، طريقة آلية مطورة تعمل على تصنيف الصور بشكل استنتاجي. وتعتبر هذه الطريقة من الطرق المبتكرة في مجال التعلم الاستنتاجي والذكاء الاصطناعي، ولها الكثير من التطبيقات المحتملة والقابلة للاختبار في عدة مجالات، منها المجال الطبي في تحليل صور الرنين المغناطيسي، والمجال الصناعي في الكشف عن العيوب المصنعية بين صور المنتجات، وغيرها من المجالات.

ويمكن استخدام هذه الطريقة المستحدثة والفريدة من نوعها، في فرز الصور ذات الدلالات العالية وتصنيفها آلياً، بحسب ما تتضمنه من تفاصيل دقيقة، وبمعدل صحة عالٍ جداً مقارنة بالطرق المعروفة الأخرى في هذا المجال، التي منها الطرق الآلية التقليدية كعملية التجميع الآلية التقليدية.

ووجدت الدراسة التي عنونت بــ “فعالية طُرُق التجميع المُضمنة العميقة على الصور ذات الدلالات العالية”، أن طريقة التجميع المضمنة العميقة الجديدة هذه، تتكون من مرحلتين: مرحلة ما قبل التدريب ومرحلة التجميع. وثبت أن الطريقة المقترحة الجديدة تتفوق على مثيلاتها من حيث الكفاءة والفاعلية في استخراج دلالات البيانات المضمنة من الصور ذات الدلالات العالية جداً، حيث تعمل هذه الطريقة أولاً على استخراج الصفات الدقيقة المشتركة بين الصور، ومن ثم فرز الصور وتصنيفها آلياً بحسب هذه الصفات.

أجرت الدراسة الباحثة في قسم علوم وتحليل البيانات الضخمة في كلية العلوم في جامعة البحرين الطالبة زهراء شعيب محمد، كجزء من متطلبات نيل درجة الماجستير في علوم وتحليل البيانات الضخمة، وتكونت لجنة المناقشة من الأستاذ الدكتور إيلون كوريا، محاضر أول في جامعة ليفربول جون موريس ومركز ليفربول لعلوم القلب والأوعية الدموية ممتحناً خارجياً، والأستاذ الدكتور نبيل محمود حويحي أستاذ قسم علوم الحاسوب في كلية تقنية المعلومات في جامعة البحرين ممتحناً داخلياً، وأشرف على الدراسة كل من الأستاذ المشارك في قسم نظم المعلومات في كلية تقنية المعلومات الدكتور رياض محمد قسنطيني، والأستاذ المساعد في قسم نظم المعلومات في كلية تقنية المعلومات الدكتورة جيهان الشاذلي كعبي.