تنزيل السيرة الذاتية

معلومات الاتصال

الباحث العلمي

أ. صلاح محمدالهاشمي امحمد النعاس

  • المؤهل العلمي: ماجستير
  • الدرجة العلمية: استاذ مساعد
  • قسم هندسة الحاسب الآلي والالكترونات - كلية الهندسة

ملخص

صلاح النعاس هو احد اعضاء هيئة التدريس بقسم هندسة الحاسب الآلي والالكترونات بكلية الهندسة. يعمل السيد صلاح النعاس بجامعة الزيتونة كـأستاد مساعد منذ 2021-01-17 وله العديد من المنشورات العلمية في مجال تخصصه

المؤهلات

8 ,1988

ماجستير

هندسة إلكترونية وحاسب اّلي
جامعة ولاية انديانا - الولايات المتحدة الامريمية

1 ,1987

بكالوريوس

هندسة إلكترونية وحاسب اّلي
جامعة ولاية انديانا - الولايات المتحدة الامريمية

الخبرة

2013 - 0

عضو هئية تدريس ورئيس مكتب اعضاء هيئة التدريس بكلية الهندسة - جامعة الزيتونة

2012 - 2015

مدير ادارة تقنية المعلومات والأنظمة الأمنية - شركة رواد السلامة لانظمة الحماية و تقنية المعلومات

2010 - 2012

مدير مشروع - شزكة زيدكو للتقنية والاتصالات

إعداد وإدارة فريق المشروع والموارد المخصصة للمشروع أبلغ عن تقدم المشروع بين الشركة والعميل ترتيب وعقد اجتماعات لاتخاذ الإجراءات التصحيحية لمراحل المشروع والمشاكل التي تنشأ متابعة التقدم المحرز ، واستدعاء سياسات الشركة مع الأخذ في الاعتب

2004 - 2007

مستشار أنظمة الحماية الرقمية - شركة فورس لأنظمة الحماية والمراقبة ، اليونان

مسؤول عن تقييم وإعداد وتصحيح أنظمة الأمان الجديدة مثل CCTV وأنظمة الإنذار وأنظمة التحكم في الوصول وأنظمة الأمان الأخرى. تقييم وحل المشكلات الفنية. تدريب الفنيين على الأنظمة الأمنية الجديدة.

1997 - 2009

مدير ادارة تقنية المعلومات والأنظمة الأمنية - شركة سنديسي للإتصالات والمعدات المكتبية - اليونان

التعامل مع أجهزة ومعدات البنية التحتية لشبكات الحاسب تثبيت والعمل على الشبكات السلكية واللاسلكية تصميم وتفعيل الشبكات الحسوبية حسب متطلبات الشركة التعامل مع مهام مختلفة مثل تخصيص عناوين الشبكة ، وتعيين بروتوكولات استكشاف الأخطاء وإصلاحها وحل م

1989 - 1994

عضو هئية تدريس - Southeastern College, Kifissia, Athens

تدريس مواد Basic و Fortran و Pascal و Computer Graphics. تدريس أساسيات (Word Processors and Spread sheets). تدريس مواد إلكترونيات الأجهزة الحاسوبية.

المنشورات

Capability of Modified SIFT to Match Stereo Imagery System

This paper presents an improved version of SIFT method for extracting invariant features from images that can be used to solve the correspondence problem between different views of an object or scene in an image. Scale invariant feature transform (SIFT) has recently gained substantial attention in the computer vision community to address the problem. Corresponding features in sequential pairs of images, at various different angular separations, were identified by applying a scale invariant feature transform (SIFT). Due to limitation in the standard SIFT; some of matches are considered false matches. Epipolar-line and disparity window criteria were introduced to enhance the performance of SIFT. Experiments revealed that considerable number of unfaithful matches were removed when new criteria are introduced. Future work will focus on improving the SIFT technique; to rectify the negative matches in order to obtain better matching result.
Dr. Omar Abdulmola Mohamed Abusaeeda, Mr. Salah Mohamed-Alhashimi Emhemed Naas, Dr. Nasar Aldian Ambark Mohamed Shashoa, (9-2018)
Publisher's website