بسته جامع پژوهشی بینایی ماشین و کاربردهای آن در بازسازی تصاویر

این بسته پژوهشی مجموعه کاملی از آخرین پژوهش های انجام شده در زمینه بینایی ماشین و کاربردهای آن در بازسازی تصاویر است. در تدوین این بسته از جدیدترین مقالات موجود در این زمینه استفاده شده است. مخاطبان این بسته دانشجویان تحصیلات تکمیلی و پژوهش گرانی هستند که قصد فعالیت در این زمینه دارند.

  • در فصل اول این پژوهش کاربردهای بینایی ماشین در مورد انسان بررسی شده است
  • در فصل دوم این پژوهش کاربردهای بینایی ماشین در موارد غیر انسانی بررسی شده است
  • در فصل سوم این پژوهش شناسایی هدف در تصاویر هوایی و ماهواره ای بررسی شده است

قسمت هایی از فصل اول کاربردهای بینایی ماشین در مورد انسان

مرحله ی اول از الگوریتم پیشنهادی استفاده از اطلاعات بافت و ویژگی محلی برای شناسایی است. یک ویژگی محلی مناسب باید دارای قابلیت تشخیص بالا در حالات مختلف و دارای احتمال کم عدم تطبيق باشد. الگوریتم استخراج ویژگی ویژگیهای نقطه ای در تصویر و ناحیه های کوچک حول آن را با توجه به مقیاس تصویر آشکار می سازد که این ناحیه خود نیز به ۱۶ ناحیه تقسیم می شود. الگوریتم استخراج ویژگی از روی هیستوگرام های بردار گرادیان از پیکسل ها در ناحیه انتخاب شده محاسبه می شود. به دلیل وجود ۸ جهت گرادیان در هر پیکسل اندازه نهایی توصیفگر ۱۲۸ ۱۶۶۸۰ می باشد. از نقاط کلیدی محاسبه شده در تصویر، تقاطی که خاصیت متمایز شده تری نسبت به بقیه دارند انتخاب می شود. این نقاط اغلب روی لبه هاء گوشه ها و نقاط تنها قرار می گیرند. برای حصول یک نتیجهی بهتر قبل از استخراج ویژگی به وسیلهی الگوریتم استخراج ویژگی یک مرحله پیش پردازش برای مقاوم تر شدن تصویر نسبت به تغییرات شدت روشنایی بر روی تصویر انجام می گیرد. این کار با متعادل سازی هیستوگرام تصویر خاکستری شدت روشنایی انجام می شود. نتیجه کار برای ژست های متفاوت یک فرد در شکل (۲) آورده شده است

فهرست کامل فصل اول کاربردهای بینایی ماشین در مورد انسان

1-1 ) ارائه روشی جهت تخمین سن بر اساس تصاویر چهره با استفاده از الگوریتم مدل نمایش فعال و ماشین بردار پشتیبان

1.1.1 چکیده 1
1.1.2 مقدمه 1
1.1.3 بررسی کارهای انجام شده 2
1.1.4 راهکار پیشنهادی 3
1.1.5 مرحله استخراج ویژگی 4
1.1.6 الگوریتم 5
1.1.7 تخمین سن 5
1.1.8 ارزیابی 6
1.1.9 نتیجه گیری 7
1.1.10 مراجع 7

1-2 ) روشی جدید برای تشخيص چهره انسان در تصاویر با استفاده از سيستم استنتاج عصبی فازی تطبیقی

1.2.1 چکیده 9
1.2.2 مقدمه 9
1.2.3 مروری بر تحقيقات مرتبط 10
1.2.4 چارچوب کلی روش پیشنهادی 10
1.2.5 معیار تطبیق 11
1.2.6 شناسایی چهره با استفاده از اطلاعات بافت 11
1.2.7 استخراج ویژگی و تطبیق 11
1.2.8 الگوریتم ژنتيک برای انتخاب ویژگی 12
1.2.9 دستهبندی با استفاده از شبکه عصبی-فازی 13
1.2.10 ویژگیهای محيط پيادهسازی و دادههای مورداستفاده 13
1.2.11 ارزیابی کيفيت روش انتخاب ویژگی پيشنهادی 14
1.2.12 عتبارسنجی و معيارهای ارزیابی 14
1.2.13 تنظيم پارامترهای الگوریتم ژنتيک 14
1.2.14 مقایسه با سایر روشهای انتخاب ویژگی 14
1.2.15 مقایسه دقت روش پيشنهادی با سایر روشها 15
1.2.16 ارزیابی کیفیت طبقه بندی پیشنهادی 15
1.2.17 نتیجه گیری 15
1.2.18 مراجع 16

1-3 ) تشخيص ژستهای پویای دست با استفاده از شبکههای کانولوشنی عميق

1.3.1 چکیده 17
1.3.2 مقدمه 17
1.3.3 ازدیاد داده 18
1.3.4 روش پیشنهادی 18
1.3.5 مجموعه داده 18
1.3.6 شبکه های کانولوشنی سه بعدی 18
1.3.7 دسته بندی ویدیو با استفاده از شبکههای دو بعدی 19
1.3.8 نتایج 20
1.3.9 نتیجه گیری 22
1.3.10 مراجع 22

1-4 ) شناسایی کنشهای انسان و روابط بين آن با استفاده از مدل یادگير نظارتی ضعيف با محدودیت ترتيب کنشها در تصاویر RGB-D

1.4.1 چکیده 23
1.4.2 مقدمه 23
1.4.3 روش پیشنهادی 25
1.4.4 ساتخراج ویژگی 25
1.4.5 مدل یادگیری 26
1.4.6 آزمایش ونتایج 26
1.4.7 پیاده سازی 26
1.4.8 پایگاه داده 27
1.4.9 ارزیابی 27
1.4.10 نتیجه و بحث 27
1.4.11 نتیجه گیری 27
1.4.12 مراجع 27

1-5 ) شناسایی چهره با استفاده از مدل سازی پیکر بندی محلی و شبکه عصبی مصنوع

1.5.1 چکیده 29
1.5.2 مقدمه 30
1.5.3 کارهای انجام شده 31
1.5.4 استخراج ویژگی 33
1.5.5 مدل سازی پیکربندی محلی 33
1.5.6 دسته بند شبکه عصبی 35
1.5.7 آزمایشات و نتیجه گیری 36
1.5.8 منابع 38

i

ارجاع دهی و رفرنس نویسی

تمام مطالب این بسته مطابق با استاندارد های دانشگاههای وزارت علوم ایران رفرنس دهی شده اند و هیچ قسمتی از بسته وجود ندارد که بدون منبع باشد.

نگارش گروهی

در نگارش و جمع آوری این بسته آموزشی کارشناسان مربوطه ما را همراهی کرده اند.کار گروهی بستر بهتری برای پژوهش فراهم میکند.

<

معرفی منبع برای ادامه پژوهش

در این بسته بیش از 1000 مقاله و منبع در این زمینه معرفی شده است که می توان از آنها برای ادامه مسیر پژوهشی استفاده کرد.

Z

پاسخ به سوالات و پشتیبانی علمی

در قسمت دیدگاه ها  اماده پاسخگویی به سوالات احتمالی شما در حد توان علمی خود هستیم.در صورت نیاز شماره تماس برای ارتباط با محققین برای شما ارسال می گردد.

بخش هایی از فصل دوم کاربردهای بینایی ماشین در موارد غیرانسانی

تصاویر مورد نیاز این تحقیق از مزارع مختلف کشت چغندرقند در اطراف شهرستان مرودشت در استان فارس تهیه شدند. تهیه تصـاویر همزمان با دوره بحرانی وجین علف هرز مزارع چغندرقند انجام گرفت. دوره بحرانی کنترل علفهاي هرز یک دوره زمـانی محـدود در طـول فصل رشد گیاه زراعی است که اگر با علـف هـاي هـرز مبـارزه شـود، عملکرد گیاه زراعی دچار تغییر نخواهد شد و نیازي به عملیات اضافی براي مبارزه با علفهاي هرز پس از این دوره یا قبل از آن نخواهد بود (شکل 1). به عبارت ساده تـر، دوره بحرانـی کنتـرل علـف هـاي هـرز میگوید مبارزه با علفهاي هرز موجود در مزرعه در چـه زمـانی بایـد شروع شود و چنـد روز ادامـه یابـد. دوره بحرانـی وجین علف هرز در مزارع چغندر قند استان فارس در محدوده چهار تـا هشت برگی میباشد، بنابراین عکسبرداري در ابتـداي دوره بحرانـی کنترل علف هرز یعنی در دوره چهاربرگی گیاه چغندرقند انجام گرفت

فهرست کامل فصل دوم کاربردهای بینایی ماشین در موارد غیرانسانی

2-1) استخراج مدل سهبعدی تکدرخت با استفاده از داده های ليدار زمينی

2.1.1 چکیده 39
2.1.2 مقدمه 39
2.1.3 مواد روشها 39
2.1.4 منطقه مورد مطالعه 39
2.1.5 داده ها 39
2.1.6 استخراج سطح تک درخت 40
2.1.7 محاسبه بردار نرمال وروابط همسایگی 40
2.1.8 پیشپردازش داده ها 40
2.1.9 مدل سازی سه بعدی 40
2.1.10 پوشش محدب 41
2.1.11 نتیجه گیری 41
2.1.12 مراجع 42

2-2) کاربرد تبدیل هاف تعمیمیافته در تشخیص گیاه چغندرقند از علف هرز با استفاده از ماشین بنایی

2.2.1 چکیده 44
2.2.2 مقدمه 44
2.2.3 مواد روش ها 45
2.2.4 تهیه تصاویر 45
2.2.5 تبدیل هاف تعمیم یافته 46
2.2.6 بخش بندی تصویر 46
2.2.7 نتایج و بحث 50
2.2.8 نتیجه گیری 53
2.2.9 مراجع 53
2.2.10ABSTRACT 55

2-3) تشخیص نقصهای سطح ورقهای فولادی با استفاده از روش فیلتر گابور بهینه شده

2.3.1 چکیده 57
2.3.2 مقدمه 57
2.3.3 روش انجام کار 57
2.3.4 نرمال سازی تصاویر 58
2.3.5 استخراج ویژگی 58
2.3.6 طبقهبندی ویژگیها و تصاویر ورق فولاد 58
2.3.7 فیلتر گابور بهینه شده 59
2.3.8 شبیه سازی ونتایج 61
2.3.9 پارامترهای ارزیابی 61
2.3.10 نتیجه گیری 62
2.3.11 مراجع 62

2-4) تشخیص تقلبی بودن روغن زیتون به کمک فناوری ماشین بینایی

2.4.1 چکیده 63
2.4.2 مقدمه 63
2.4.3 مواد روش ها 64
2.4.4 تهیه نمونه روغن زیتون 64
2.4.5 تصویرگیری 65
2.4.6 فضاهای رنگی 65
2.4.7 پردازش تصویر 66
2.4.8 شبکه عصبی مصنوعی 66
2.4.9 نتایج 67
2.4.10 جمع بندی 69
2.4.11 مراجع 69

2-5) بررسی انتقال جرم در فرآیند خشک کردن میوه کامکوات توسط جریان همرفت هوای گرم و ارزیابی تغییرات رنگ با استفاده ار بینایی ماشین

2.5.1 چکیده 70
2.5.2 مقدمه 71
2.5.3 مواد روش ها 72
2.5.4 خشک کن 72
2.5.5 انجام فرآیند خشک کردن 72
2.5.6 انتقال جرم 73
2.5.7 اندازه گیری پارامترهای رنگی 73
2.5.8 تغییرات آسکورییک اسید 73
2.5.9 آنالیز آماری داده ها 73
2.5.10 نتایج وبحث 73
2.5.11 النتقال جرم 73
2.5.12 پارامترهای رنگی 74
2.5.13 پارامتر L 74
2.5.14 پارامترA 76
2.5.15 پارامترB 77
2.5.16 تغییرات آسکورییک اسید 77
2.5.17 نتیجه گیری 79
2.5.18 انتقال جرم 79
2.5.19 پارامترهای رنگی 79
2.5.20 ویتامین ث 80
2.5.21 فهرست منابع 81

تعداد صفحه بسته آموزشی

تعداد منابع معرفی شده برای ادامه کار

تعداد پشتیبانان مخصوص این فایل

قسمت هایی از فصل سوم شناسایی هدف در تصاویر هوایی و ماهواره ای

تطبیق تصاویر، شناسایی و ردیابی هدف از کاربردهاي مطرح در زمینه بینایی ماشین و پایه بسیاري از سیستمهاي پیشرفته میباشد. روش پیشنهادي ارائه شده در این بخش، با استفاده از تطبیق الگو براي یادگیري گسترده شناسایی هواپیما در تصاویر ماهواره اي، شامل چند مرحله اصلی میباشد که با استفاده از ویژگیهاي استخراج شده توسط توصیفگرها ویژگی هاي مهم تصویر را ذخیره کرده و براي تطبیق ویژگی الگوها با اشیاء داخل تصاویر ماهوارهاي، به شناسایی هواپیما میپردازد. ابتدا تصاویر الگوي هواپیما و تصویر ماهوارهاي مورد آزمون، پس از تبدیل به سطح خاکستري، عملیات بهبود هیستوگرام تصویر براي وضوح بیشتر تصاویر و استخراج ویژگی کاملتر، روي آن اعمال میگردد. استخراج ویژگیهاي محلی تصویر یکی از مهمترین روشها در سیستمهاي تشخیص شیء است. به منظور بررسی تأثیر انتخاب ویژگیها بر عملکرد روش ارائه شده در این پژوهش، ما از چهار توصیفگر موجود که کارایی و سرعت بالایی در استخراج ویژگیها دارند براي بیان روش پیشنهادي استفاده کرده ایم. ویژگیهاي تولید شده با استفاده از توصیفگر ،SURF٤ BRISK ،SIFTو MSER به صورت جداگانه براي استخراج ویژگی الگوها و تصاویر آزمون مورد استفاده قرار گرفته است. در مرحله تشخیص، ما به ترتیب این چهار نوع استخراج کننده ویژگی را به 100تصویر آزمون موجود در پایگاه داده این پژوهش که از سرویس گوگل ارث جمع آوري شده است، اعمال کردهایم. پس از استخراج بردار ویژگی توسط هر توصیفگر، عمل تطبیق بین تصویر آزمون و تصاویر الگو انجام خواهد شد. در این مرحله، ما به کمک آستانه شباهت، مشخص خواهیم کرد که شیء مورد تطبیق هواپیما می باشد یا خیر. در این پژوهش، ما آزمایشات خود را با 10 آستانه شباهت بین ویژگی الگوها و ویژگیهاي استخراج شده از شیء درون تصویر به منظور محاسبه بهتر مقادیر و براي یک ارزیابی و مقایسه دقیق الگوریتم انجام دادهایم. براي تطبیق و شناسایی هواپیما، اگر تعداد ویژگیهاي شیء درون تصویر مساوي یا بیشتر از عدد آستانه بود، ناحیه دور آن شیء با یک کادر زرد رنگ مشخص خواهد شد. ما به آموزش سیستم تطبیق الگو با بردارهاي ویژگی مشتق شده از 500 تصویر نمونه هواپیما با جهتها و اندازههاي مختلف پرداختهایم. نتایج به دست آمده نشان میدهد که روش ما براي شناسایی هواپیما در تصاویر ماهواره اي پیچیده مؤثر است. شکل 1 برخی از نتایج مربوطه را نشان میدهد

فهرست کامل فصل سوم شناسایی هدف در تصاویر هوایی و ماهواره ای

3-1 ) شناسایی هواپیما در تصاویر ماهوارهاي با استفاده از تطبیق الگو

3.1.1 خلاصه 84
3.1.2 مقدمه 84
3.1.3 کارهای دیگران 85
3.1.4 روش پیشنهادی 86
3.1.5 اندازهگیري کارایی الگوریتم پیشنهادي 88
3.1.6 بررسی نتایج 89
3.1.7 نتیجه گیری 91
3.1.8 مراجع 92

3-2 ) شناسایی هدف در تصاویر هوایی باتکیه برشکبه عصبی

3.2.1 چکیده 93
3.2.2 مقدمه 93
3.2.3 کارهای مرتبط 94
3.2.4 روش پیشنهادی 95
3.2.5 پیش پردازش 96
3.2.6 قطعه بندی 96
3.2.7 استخراج ویژگی 96
3.2.8 طبقه بندی 97
3.2.9 نتایج تجربی 98
3.2.10 نتیجه گیری 100
3.2.11 مراجع 101

3-3 ) مقایسه عملکرد دو روش SURFو FASTبراي تطبیق نقطهایی تصاویر

3.3.1 خلاصه 103
3.3.2 مقدمه 103
3.3.3 مرور الگوریتم ها 104
3.3.4 الگوریتم FAST 104
3.3.5 الگوریتم SURE 105
3.3.6 نقاط موردنظر ماتریس هسین 106
3.3.7 توصیف گر 109
3.3.8 شبیه سازی 110
3.3.9 نتیجه گیری 113
3.3.10 مراجع 113

%

میزان رضایت

میزان رضایت افراد خریدار این بسته بعد از خرید

(نظر سنجی به وسیله ایمیل و یک هفته بعد ازخرید بسته انجام می گیرد)

منابع معرفی شده به صورت فایل Word وPDF در اختیار شما قرار می گیرد.

تومان35,000افزودن به سبد خرید

0دیدگاه ها

ارسال یک دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *