بحث متقدم
ترتيب حسب
فلترة حسب
التعرف على الأشخاص باستخدام بصمة اليد يلقى الكثير من الاهتمام بالتزامن مع الحاجة إلى تقنيات جديدة ترفع من مستوى الأمان. في هذه الدراسة تم اقتراح تقنية جديدة للتعرف على الأشخاص عن طريق بصمة اليد و ذلك من خلال استخلاص السمات من معاملات التحويل المويجي لصور راحة اليد بالاعتماد على فكرة التقاطعات الصفرية (عدد مرات التقاطع مع القيمة صفر). حيث تم إيجاد التحويل المويجي عند المستوى الرابع لكامل صورة اليد و الذي نتج عنه أربع مصفوفات، ثلاث مصفوفات تفاصيل (أفقية – شاقولية- قطرية) و مصفوفة تقريبات و تم الاعتماد على مصفوفات التفاصيل دون التقريبات لأن المعلومات التي نحتاجها (خطوط و منحنيات اليد) محتواة في مصفوفات التفاصيل. بعد ذلك تم استخلاص ستة عشر معامل (سمة ) من كل مصفوفة تفاصيل و ترتيب هذه السمات ضمن شعاع واحد ليتشكل شعاع السمات المستخلص من كل عينة من عينات اليد و المكون من ثمان و أربعين (48) سمة و الذي تم استخدامه كدخل للشبكة العصبونية المستخدمة. تم خلال هذه الدراسة بناء قاعدة بيانات مكونة من 400 صورة لراحة اليد عائدة لأربعين شخص بمعدل 10 صور لكل شخص. حيث أظهرت الاختبارات العملية أن النظام المصمم نجح في التعرف بمعدل 91.36%.
يهدف البحث إلى تطوير طريقة جديدة لاستخراج و تحديد خصائص و سمات الأورام السرطانية في صور المرنان المغناطيسي للثدي بالإعتماد خوارزميات العنقدة و معالجة الصور الرقمية ,تم في البداية الاعتماد على إحدى خوارزميات العنقدة فيتجزئة الصورة و تجميع عناصرها و فق قيم السويات الرمادية و من ثم تم تطبيق العمليات المورفولوجية و ذلك للتخلص من الضجيج و حذف المعلومات غير المرغوبة و بالتالي استخراج المنطقة المشبوهة و أخيراً تم استخلاص بعض الواصفات الشكلية و التي يمكن ان تكون مفيدة في تشخيص المنطقة المشبوهة المستخرجة ,استخدمت قاعدة بيانات مكونة من 96 صورة من صور المرنان المغناطيسي للثدي و تم تطبيق الطريقة المقترحة عليها باستخدام برنامج الماتلاب حيث تم استخراج المناطق الورمية من هذه الصور و مقارنتها مع رأي الأطباء.
تقدم الدراسة طريقة جديدة لاقتطاع منطقة العصب البصري و الأوعية الدموية من صور شبكية العين، تم استخدام صور من قاعدتي بيانات مختلفتين و تضمنت الصور المأخوذة حالات مختلفة مثل تغيرات الإضاءة و اختلاف موقع العصب البصري في صورة الشبكية و اختلاف تباين الصور و ألوانها. تم التغلب على مشكلة الإضاءة من خلال اعتماد مرحلة معالجة مسبقة يتم فيها تصحيح إضاءة الصورة وفقاً للهسيتوغرام و توزع السويات الرمادية فيها، بينما تم في المرحلة التالية استخدام العمليات المورفولوجية لترشيح الصورة الناتجة و الحصول على المنطقة ذات الأهمية فيها، تلى ذلك عملية تحديد مركز العصب البصري و نصف قطره من خلال دراسة إحصائية للمنطقة الناتجة من المرحلة السابقة ثم اقتطاع العصب البصري، أما بالنسبة للأوعية الدموية فقد تم استخدام عمليات تصحيح الإضاءة ذاتها ثم الترشيح باستخدام المرشح الوسيط، و بإنجاز عملية الإغلاق و الطرح و عمليات الفتح و التنحيف المورفولوجية تم التوصل إلى الصورة التي تتضمن منطقة الأوعية الدموية و تم بعد ذلك تعتيبها و تنحيفها للحصول على صورة الأوعية الدموية النهائية.
يقترح النظام تصميم نموذج وزن لسمات القزحية و انتقاء السمات الأفضل منها بغية دراسة تأثير عملية الوزن و الاختيار على أداء نظم التعرف. يقدم البحث خوارزمية جديدة في مجال وزن السمات و دمجها تعتمد على الفروق بين الأصناف و الفروق داخل الصنف الواحد و المنطق الضبابي، و يكون خرج هذه الخوارزمية عبارة عن أرقام تمثل أوزان السمات المختارة لمرحلة التصنيف. يتكون النظام المصمم من أربعة مراحل أساسية هي تجزيء القزحية و استخلاص سماتها و تطبيق نموذج الوزن و الاختيار و الدمج ثم التعرف. لاقتطاع منطقة القزحية يقترح النظام استخدام واصفات المنطقة من أجل تحديد نصف قطر القزحية و مركزها، و من ثم يتم تطبيق عملية الاقتطاع و إجراء نقل من الإحداثيات الديكارتية للإحداثيات القطبية عن طريق عملية التدوير و اقتطاع ما يعادل نصف القطر من بكسلات نافذة ثابتة اعتباراً من نقطة المركز و حتى المحيط. يتم استخلاص سمات القزحية باستخدام المعاملات العمودية لتحويل المويجات و يتم تدعيمها بالمعاملات الإحصائية لنواتج الاشتقاق من الدرجة الأولى و الثانية لمنطقة القزحية. و في مرحلة الوزن و الدمج يتم اختيار السمات الأفضل و وزنها و دمجها ليتم لاحقاً في مرحلة التصنيف الاستعانة بمصنف المسافة لإنجاز عملية التعرف. طبقت الخوارزمية على قاعدة بيانات CASIA العالمية المؤلفة من صور تعود لـ 250 شخص و تم التوصل لدقة 100% في مرحلة التجزيء، و معدل تعرف أعظمي98.7%. تظهر النتائج العملية أن خوارزمية التجزيء المصممة فعالة مع تغيرات الإضاءة و الدوران و التغطية الجزئية بالرموش و الأجفان،و أن خوارزمية وزن سمات القزحية و اختيارها و دمجها تحسن من أداء النظام.
الغاية من هذا المقال إلقاء الضوء على آلية و مراحل تصميم متحكم ضبابي عصبوني, يقوم بتحديد انتماء وجه مدخل إلى أي من تعابير الوجه الأربعة التالية و هي الفرح, الحزن, الغضب, و الخوف, و ذلك وفقا للنقاط المميزة في الوجه FCP المأخوذة من نصف الوجه, و المتعلقة بالعناصر الثلاث العين و الحاجب و نصف الفم, خلافا للدراسات المعهودة في هذا المجال الذي تعتمد على الوجه بالكامل.