حكم على الكتاب من غلافه

ت传达给潜在读者的信息，但计算机能否获取相同的信息呢？我们建议使用深度卷积神经网络（CNN）根据书籍封面提供的视觉线索来预测书籍的类型。本研究的目的是探讨书籍与其封面之间的关系是否可以被学习。然而，确定一本书的类型是一项艰巨的任务，因为封面可能具有模糊性，而类型则可能是广泛的。尽管如此，我们证明了卷积神经网络能够提取特征并学习由设计者设定以定义类型的底层设计规则。通过机器学习，我们可以将大量可用资源引入到书籍封面设计过程中。此外，我们还介绍了一个新的具有挑战性的数据集，该数据集可用于许多模式识别任务。为了更符合阿拉伯语的表达习惯和正式风格，以下是优化后的翻译：غلاف الكتاب ينقل المعلومات إلى القراء المحتملين، ولكن هل يمكن للحواسيب أيضًا استخلاص هذه المعلومات؟ نقترح استخدام شبكة عصبية تقنية التعلم العميقة من نوع الشبكات العصبية المتشابكة (CNN) لتنبؤ نوع الكتاب بناءً على الدلائل البصرية التي يوفرها غلافه. الهدف من هذا البحث هو دراسة ما إذا كانت العلاقات بين الكتب وغلافها قابلة للتعلم. ومع ذلك، فإن تحديد نوع الكتاب يعتبر مهمة صعبة بسبب الغموض الذي قد يشوب أغلفة الكتب والطبيعة الشاملة لأنواعها. رغم هذا، أظهرنا أن شبكة CNN قادرة على استخلاص الخصائص وتعلم القواعد التصميمية الأساسية التي حددتها المصمم لتعريف النوع. باستخدام تقنيات التعلم الآلي، يمكننا جلب الموارد الهائلة المتاحة إلى عملية تصميم أغلفة الكتب. بالإضافة إلى ذلك، نقدم مجموعة بيانات جديدة ومثيرة للتحدي يمكن استخدامها في العديد من مهام التعرف على الأنماط.