Indoor/Outdoor Deep Learning Based Image Classification for Object Recognition Applications

مع التطور السريع في تصميم الأجهزة الذكية، أصبحت حياة الناس أسهل خصوصاً أولئك الذين يعانون من فقدان البصر أو العمى. الإنجازات الجديدة في مجال تعلم الآلة والتعلم العميق سمحت لفاقدي البصر بالتعرف على البيئة المحيطة بهم وتمييزها. في الدراسة الحالية، نقوم باستخدام الفعالية والأداء العالي الذي تتمتع به أنظمة التعلم العميق لبناء نظام تصنيف الصور في كلا البيئتين الداخلية والخارجية. تبدأ الطريقة المقترحة بإنشاء مجموعتي بيانات داخلية وخارجية من عدة مصادر بيانات مختلفة. في الخطوة التالية، يتم تقسيم مجموعة البيانات المجمعة إلى مجموعات تدريب وتحقق واختبار. يتم استخدام نموذجي التعلم العميق المدربين مسبقاً المسميين GoogleNet وMobileNet-V2 من التدريب باستخدام مجموعتي البيانات الداخلية والخارجية وينتج عن ذلك نموذجان مدربان. يتم استخدام مجموعات بيانات الاختبار من أجل اختبار النماذج المدربة باستخدام معاملات قياس الأداء (الدقة، معدل القبول الصحيح، معدل الرفض الخاطئ، معدل التخمين الصحيح، ومعدل الاكتشاف الخاطئ). بالنسبة لنموذج GoogleNet تشير النتائج إلى الأداء العالي للأنظمة المدربة حيث تم التوصل لدقات اختبار 99.34% و99.76% لكل من مجموعتي البيانات الداخلية والخارجية على التوالي. أما فيما يخص نموذج MobileNet فقد تم التوصل لدقات 99.27% و 99.68% لكل من مجموعي بيانات الداخلية والخارجية على التوالي. تمت مقارنة الطريقة المقترحة مع الطرق المماثلة في الدراسات السابقة في مجال تصنيف الصور في أنظمة رعاية فاقدي البصر، حيث أظهرت تفوق الطريقة المقترحة من قبلنا.With the rapid development of smart devices, people's lives have become easier, especially for visually disabled or special-needs people. The new achievements in the fields of machine learning and deep learning let people identify and recognise the surrounding environment. In this study, the efficiency and high performance of deep learning architecture are used to build an image classification system in both indoor and outdoor environments. The proposed methodology starts with collecting two datasets (indoor and outdoor) from different separate datasets. In the second step, the collected dataset is split into training, validation, and test sets. The pre-trained GoogleNet and MobileNet-V2 models are trained using the indoor and outdoor sets, resulting in four trained models. The test sets are used to evaluate the trained models using many evaluation metrics (accuracy, TPR, FNR, PPR, FDR). Results of Google Net model indicate the high performance of the designed models with 99.34% and 99.76% accuracies for indoor and outdoor datasets, respectively. For Mobile Net models, the result accuracies are 99.27% and 99.68% for indoor and outdoor sets, respectively. The proposed methodology is compared with similar ones in the field of object recognition and image classification, and the comparative study proves the transcendence of the propsed system

A Framework for Research Supervision

One of the main challenges that are encountered in research development is the management of research activities. Supervisors often have difficulties in managing schedules, issues and supervision of different research activities. This is compounded by students’ poor research skills. Consequently, in this paper, we propose a knowledge management framework to point out, track, and monitor various research supervision activities. The proposed framework consists of two layers, abstract and detail. The abstract layer consists of six stages which are; basement stage, review stage, data collection stage, data analysis stage, development stage, and testing and validation stage. These stages, according to our framework, are mandatory; in other words, any research must go through the stages. To complete the task of each stage, a number of steps are defined, which constitute the detail layer. A supervisor is able to pick up appropriate steps (and not all suggested steps) from the detail layer since the complexity varies from one research to another. We discuss the results of our findings in conceiving the framework. Keywords: research development, development stage, research activities, supervision managemen