شناسایی هوشمند چهره افراد از طریق تطبیق تصویر با داده های وب

در این پروژه، هدف طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه هوشمند است که بتواند با دریافت تصویر چهره‌ی یک فرد، هویت احتمالی او را از طریق جستجوی تصویری در وب و تحلیل داده‌های مرتبط تشخیص دهد. این سیستم از الگوریتم‌های پیشرفته‌ی جستجوی معکوس تصویر (Reverse Image Search) و تشخیص چهره (Face Recognition) استفاده خواهد کرد و با تکیه بر منابع آنلاین (نظیر پایگاه‌های داده عمومی و نتایج گوگل یا Bing Image Search)، مشخصاتی همچون نام، شغل، ملیت یا لینک‌های مرتبط با آن فرد را بازیابی می‌کند. مراحل اجرایی پروژه: پیش‌پردازش تصویر ورودی شامل حذف نویز، بهبود کنتراست، و تنظیم روشنایی برای بهبود عملکرد الگوریتم‌های تشخیص. استخراج ویژگی چهره با استفاده از مدل‌هایی مانند ArcFace یا FaceNet. Dlib ویژگی‌های منحصر‌به‌فرد چهره استخراج می‌شود. انطباق چهره با چهره موجود در وب به کمک APIهای جستجوی تصویری (مانند Google Reverse Image Search یا Microsoft Bing Visual Search) تصویر مشابه جستجو شده و لینک‌ها و شبکه‌های مرتبط بازیابی می‌شوند. تحلیل داده‌های متنی برگرفته از صفحات بازیابی‌شده با استفاده از مدل‌های NLP مانند BERT برای تحلیل متن اطراف تصویر در صفحات می‌گردد تا مشخصات فرد استخراج شود. ارائه خروجی نهایی خروجی سیستم شامل لیستی از نتایج احتمالی، درصد اطمینان، و داده‌های ساختاریافته (نام، سن، کشور، پیوندهای رسمی) خواهد بود. تحلیل عملکرد: با فرض استفاده از آخرین الگوریتم‌های جستجوی تصویر و استفاده از سخت‌افزار مناسب (پیشنهاد: پردازنده گرافیکی Radeon RX 7600)، نرخ عملکرد سیستم به مواردی مانند کیفیت تصویر، وجود داده‌های مشابه در وب، و شباهت‌های مرزی بین افراد بستگی دارد. اگر چهره واضح و اطلاعات فرد در منابع عمومی قابل دسترسی باشد، و مدل مورد استفاده fine-tuned شده باشد، زمان انتظار پاسخ در مدت‌زمان حدود ۱ ساعت. احتمال بازیابی هویت صحیح حدود ۵۵ تا ۸۵ درصد باشد. در موارد خاص (چهره‌های مشهور یا پراستناد در پایگاه‌های عمومی)، این احتمال بیش از ۹۰ درصد باشد. پیش‌نیازها: آشنایی با Python، PyTorch، OpenCV یا TensorFlow آشنایی با REST APIها و کار با مرورگرهای خودکار مانند Selenium GPU قابل پشتیبانی برای اجرای مدل‌های سنگین یادگیری عمیق