بحث متقدم
ترتيب حسب
فلترة حسب
إعادة تشكيل وضعيات الإنسان ثلاثية الأبعاد من صورة واحدة ثنائية الأبعاد هي مشكلة تمثل تحديا للعديد من الباحثين. وفي السنوات الأخيرة، كان هناك اتجاه صاعد نحو تحليل الهندسة ثلاثية الأبعاد للكائنات بما في ذلك الأشكال والوضع بدلاً من مجرد تقديم مربعات مر بوطة. حيث أن التفكير الهندسي ثلاثي الأبعاد يؤدي إلى توفير معلومات أكثر ثراءً عن المشهد لمهام لاحقة عالية المستوى مثل فهم المشهد والواقع المعزز والتفاعل مع الكمبيوتر البشري، بالإضافة أيضًا تحسين اكتشاف الكائنات [3]، [4]. ولذلك كانت إعادة التشكيل ثلاثية الأبعاد مشكلة مدروسة جيداً، وكانت هناك العديد من التقنيات القابلة للتطبيق عمليًا مثل البنية من الحركة، والأنظمة الصوتية متعددة المقاييس ومستشعرات العمق، ولكن هذه التقنيات محدودة في بعض السيناريوهات. هنا في هذه الورقة، نعرض كيف تم التعامل مع المشكلة في العقود القليلة الماضية، وتحليل التطورات الأخيرة في هذا المجال، والاتجاهات المحتملة للبحث في المستقبل.
يهدف البحث إلى تقديم دراسة مرجعيّة مفصلة عن استخدام الشبكات العصبونية الإلتفافية (CNNs) في استخراج الميزات (Features) من الصور. وسيتطرق البحث إلى التعريف بمعنى الميزات (Features) الخاصة بالصور وأهميتها في تطبيقات معالجة الصورة. وسيتم أيضاً التعريف بالشبكات العصبونية الإلتفافية (CNNs) وبنيتها و طريقة عملها وأنواع المقاربات والمنهجيات المستخدمة في تدريبها لاستخراج الميزات (Features) من الصور.