Dua Khety
1.0.0
翻譯象形文字的移動應用程序（2018）
？檢測，分類和音譯象形文字的移動應用程序。
在古埃及人的大部分生活方式中，由於沒有人能夠破譯大多數符號的含義，因此艾倫·加德納爵士（Alan Gardiner）爵士將每個像形文字歸類為可以用來搜索它的代碼以了解其含義的更多信息。這部象形文字詞典最終是數千頁的長期，並且查找任何東西成為一項繁瑣的任務。即使出現了互聯網，仍然存在一個問題，即不知道象形文字的Gardiner代碼來搜索它。
為了幫助解決此問題，已創建了Dua-Khety作為移動應用程序，可在Android （以Java中實施）和iOS （在Swift ＆ Objective C ）設備上使用，目的是從所拍攝的圖像中檢測和分類象形文字，並為用戶提供了其Gardiner代碼以及他們的推薦信息以及有關他們的推薦和含義的信息。整個過程都會脫機，這意味著該服務很方便，快速，易於使用，並且可以隨時隨地訪問。
There are many features to the application aside from detection and classification, It also includes A Hieroglyphics dictionary, which allows users to enter a Gardiner's code and receive information about the hieroglyph it represents, A search history to view and re-analyze previous images, A social feed to view and analyze other users' images and search for images by username or ID code, and A photo submission system that allows users to send the developers images of hieroglyphs with their Gardiner code和描述以改善分類器，從而改善將來應用程序的性能。這些功能依賴於存儲在遠程服務器上的MySQL databases ，並使用PHP腳本進行操作。此後，此功能隨後遷移到Google's Firebase服務以進行存儲和數據庫解決方案。
每個功能都在單獨的視圖中實現，並且用戶（例如分類）都不可見的過程也有自己的視圖。移動應用程序可以與遠程服務器上的兩個數據庫進行通信。一個人持有歷史和社會飼料特徵使用的社會內容，而另一個則持有有關象形文字詞典使用的Gardiner代碼排序的象形文字的信息，並提供了有關分類的更多信息。
對於分割，這是通過將OpenCV將用戶拍攝的位圖轉換為墊子對象的位圖，將其轉換為黑白的，然後用半徑為3的圖像來完成的。然後計算平均值。之後，將圖像用計算平均值的最小視頻和255的最大值進行閾值。然後使用平均值 * 0.66的閾值和平均 * 1.33的閾值和3個孔徑3的閾值，發現最佳。之後，提取組件，並用於在原始圖像上圍繞各個像形文字繪製邊界框。然後將它們裁剪到一系列較小的圖像中。然後，（從原始圖像中）將裁剪的圖像變成黑白，並以相同的方式將其呈現給分類器以最大程度地提高準確性。
分類器使用暹羅網絡的概念。這樣的網絡與正常網絡不同，是通過將圖像對和標籤表示，表示它們是否來自同一類（以0或1的形式顯示）。換句話說，饋入網絡的一半是與它們的標籤為1的同一類的成對，另一半是來自兩個不同類別的兩個不同的圖像，它們的標籤為0。這些圖像是隨機選擇的。最近，該概念已被證明在使用大量類別的每個類圖像的類別中有助於有助於對實際測試圖像進行分類，通過網絡進行訓練圖像和640個值的特徵向量提取。之後，計算並存儲在逗號分隔值（CSV）文件中的所有圖像中的所有向量的平均值。所有班級都可以完成（157）。歸結為預測新測試圖像的類號，它被饋入同一網絡，並且還提取了640個值的特徵向量。此後，比較了其特徵向量與從每個類中提取的先前提取的距離之間的L1距離，並將最小的五個距離作為前五名預測。當Android應用程序使用Tensorflow時，iOS應用程序使用OpenML 。
最高預測的準確性為66％，而前五名預測的準確性為88％。
可以在此處找到屏幕截圖和視頻：https：//malaksadek.wordpress.com/2019/10/10/15/teeet-theeet-the--egyptian-microbus-experience/
該應用程序可在以下方式上找到：
