ناقشت رسالة ماجستير في كلية الهندسة بجامعة البصرة اعادة تعريف الشخص باستخدام الشبكات العصبيه البيانيه التظافريه .

وتناولت الرسالة التي قدمتها الطالبة سندس عودة عبد الحسين أساليب إعادة تحديد هوية الأشخاص عبر الصور والفيديو والوقت الفعلي باستخدام الشبكة العصبية التلافيفية للرسم البياني (GCNN) وYOLOv5. تم اعتماد GCNN في نموذج يسمى Omni-Scale Network (OSNET) لاستخراج خصائص الشبكة استنادًا إلى العديد من مجموعات البيانات المعروفة لإعادة تحديد هوية الأشخاص مثل Market1501 وGRID وPRID و Dukemtmcvidreid و MARS بالإضافة إلى مجموعتي بيانات مخصصة تدعى SAli و SAli2 والتي حققت تقدمًا كافيًا في Re-Id مقارنة بمجموعات بيانات Re-Id الأخرى. تبنت هذه الدراسة أيضًا طريقة جديدة تعتمد على YOLOv5 لأول مرة على الاطلاق كأداة كشف عن الصور والفيديوهات الشخصية وتحديد هويتها في الوقت الفعلي.

 واستنتجت الرسالة ان الطريقة المعتمدة تفوقت في كشف هوية الأفراد مقارنة بالأدبيات السابقة. اضافة الى ذلك يتم التحقق من صحة النظام المصمم في الوقت الفعلي باستخدام كاميرات فردية ومتعددة استنادًا إلى YOLOv5 والتي حققت أداءً جيدًا فيما يتعلق بالدقة ووقت الاستدلال للشخص المستهدف.