بحث متقدم
ترتيب حسب
فلترة حسب
يقدم البحث تصميماً لنظام تفقد آلي للطلبة، يقوم النظام بالتقاط صورة للطالب ثم استخلاص ملامح الوجه الأساسية، تم تدريب الشبكة باستخدام خوارزمية الانتشار العكسي، إذ تم توليد قاعدة بيانات تدريبية لكل طالب، مكونة من 15 عينة تدريبية له لمرة واحدة في بداية ا لفصل الدراسي، كل عينة تحتوي تعابير الوجه اللازمة للتعرف على طالب، تُدرب الشبكة العصبونية على قاعدة بيانات الطلبة من أجل الحصول على شبكة عصبونية مدربة قادرة على التعرف على طلاب كل فئة بالاعتماد على ملامحهم، وبالتالي معرفة من حضر الجلسة ممن لم يحضر، تم تزويد النظام المصمم لهذا الغرض بالشبكة المدربة، يقدم النظام إمكانية إجراء التفقد الآلي للطلاب حسب فحوى الدراسة مع التنبيه في حال وجود صورة لطالب لا ينتمي لنفس المجموعة.
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.
يقترح البحث طريقة جديدة تهدف إلى التحقق من صورة التوقيع اليدوي لشخص ما، و تحديد فيما إذا كان التوقيع يعود لهذا الشخص أو أنه توقيع مزور. و تم ذلك بالاعتماد على استخلاص سمات هندسية من صورة التوقيع الموجودة في قاعدة البيانات و إجراء عمليات إحصائية رياضي ة عليها كطريقة للتحقق من توقيع هذا الشخص. تم استخلاص السمات من صورة التوقيع على مراحل متعددة حيث تم تحويل صورة التوقيع من الصيغة الرمادية إلى الصيغة الثنائية ثم استخلاص الخصائص الإحصائية للتوقيع الأصلي و هي القيم الأكبر بين القيم الأكثر تكراراً في إحداثيات الواحدات التي تحدد شكل التوقيع، بالإضافة لعدد الواحدات التي تحدد شكل التوقيع، ثم تم تحديد مجالين للقيم المقبولة للتوقيع الأصلي. و بنفس الاسلوب و يتم استخلاص السمات الإحصائية للتواقيع المزورة و اختبارها إذا كانت تنتمي إلى مجال القيم المقبولة المحدد. كما يتضمن البحث مقارنة لنتائج الطريقة المقترحة مع الطرق السابقة في هذا المجال. تم اختبار الطريقة المقترحة باستخدام قاعدة البيانات مكونة من 16200 توقيع موزعة على 300 شخص، و كنتيجة لذلك تم التحقق بنسبة جيدة من صورة التوقيع اليدوي.
يقدم البحث دراسة لأنواع التشوه الدائري (Radial Distortion) الناتج عن الكاميرات الرقمية، مثل التشوه التحدبي (Barrel Distortion) و التشوه التقعري (Pincushion Distortion). تم استخدام توابع MATLAB الخاصة بتقنيات معالجة الصورة لتصحيح التشوه التحدبي النات ج عن العدسات المتسعة الزاوية (wide angle lenses) للكاميرات الرقمية، حيث تم إيجاد نموذج رياضي يعبر عن التشوه التحدبي، و وضع خوارزمية لتصحيح هذا التشوه، تعتمد الخوارزمية على إيجاد القيم الدقيقة لبارامترات المعادلة التي تعبر عن التشوه، و مقارنة الصورة بنموذج الشبكة القياسي لتحديد البيكسلات المسببة للتشوه في الصورة و إعادتها إلى مكانها الصحيح، للحصول في النهاية على صورة مصححة أقرب ما تكون إلى الصورة الحقيقية.
تقترح الدراسة طريقة جديدة لتجزيء صور الرحم فوق السمعية للحصول على صور الجنين منها و ذلك اعتماداً على عدة مراحل، تتضمن المرحلة الأولى عملية المعالجة المسبقة و التي يتم فيها إزالة ضجيج البقع من الصور فوق السمعية اعتماداً على الترشيح المتتالي من قبل مرش حي جابور و الوسيط. يلي هذه المرحلة تطبيق خوارزمية مخطط الشكل الفعال المستقلة عن الحواف لتجزيء صور الرحم. أما المرحلة الأخيرة فتمثل عملية المعالجة اللاحقة و فيها يتم تطبيق عدد من عمليات الهندسة الصورية(المورفولوجيا) للتخلص من المناطق غير المرغوبة و الحصول على المناطق الهامة فقط. تم اختبار النظام المصمم على قاعدة بيانات صور طبية فوق سمعية محملة من مركز الصور فوق السمعية الطبية ULTRASCAN CENTRE الموجود في مدينة Kaloor في الهند إذ تم تحميل الصور من موقع المركز على الانترنت. أظهرت الاختبارات العملية أن تقنية الترشيح المتتالي المقترحة قد حسنت أداء خوارزمية مخطط الشكل الفعال بشكل كبير بحيث تمكن النظام المقترح من تجزيء صور الرحم حتى بوجود ضجيج كبير على الصور.
يمكن تحليل و معالجة بيانات صور الفيديو من خلال العديد من الطرق. يكشف هذا البحث إلى أي مدى يمكن أن تكون الخلية العصبونية النابضة Spiking Neuron المصممة وفق النموذج Hodgkin-Huxley ملائمة لهذه المهمة. ستناقِش عمليات المحاكاة الموثقة في هذا البحث استجابة الخلايا العصبونية من النموذج تكامل- إطلاق لتيارات الدخل الثابتة و المتغيرة و المدخلات المقادة بكثافة البكسل. و بشكل عام تستخدم برمجيات التطبيق المصمم 64 خلية عصبونية نابضة تعمل بشكل مستقل حيث تقوم هذه الخلايا العصبونية بمعالجة بيانات الصورة المأخوذة كل 25 ميلي ثانية. تم اختبار العصبونات المصممة على 100 صورة تتضمن حالات مختلفة من الإضاءة و الإشباع اللوني و التباين, و أظهرت النتائج أن الخلية العصبونية من النموذج تكامل – إطلاق حساسة للتغيرات في كثافة البكسل إذا تم اختيار بارامتراتها بشكل جيد, مما يجعل استخدام شبكة عصبونية من هذه العصبونات أمراً مناسباً في بعض التطبيقات مثل Saliency Maps و التي تعتمد بشكل كبير على قيم الكثافة لمجموعة من البكسلات.
الغاية من هذا المقال إلقاء الضوء على آلية ومراحل عمل نظام خبير , يقوم بتحديد انتماء وجه مدخل الى أي من تعابير الوجه الستة النموذجية وهي الغضب , الاشمئزاز , الخوف , السعادة , الحزن , الدهشة بالإضافة إلى الحالة الطبيعية . وذلك بتطبيق خوارزمية تحليل ال مكونات الأساسية PCA- principal component analysis , والمتعلقة بالعناصر الثلاث العين والحاجب والفم , خلافا للدراسات المعهودة في هذا المجال التي تعتمد على الوجه بالكامل. هذه القيم الناتجة تستخدم في تحديد شعاع صفات الوجه كقيم لدخل الشبكة العصبونية , ويتم تدريب الشبكة العصبونية باستخدام خوارزمية الانتشار الخلفي . علما أن الوجوه المستخدمة تعود لأشخاص من أعمار وعروق مختلفة .
هدفنا من خلال هذه الدراسة في إطار المشروع الفصلي للسنة الرابعة إلى إلقاء الضوء على استرجاع الصور من مجموعة كبيرة بالاعتماد على محتوى صورة هدف , و قمنا بتدعيم هذه الدراسة بتطبيق ضمن بيئة الماتلاب لبرنامج بحث عن الصور المشابهة لصورة مدخلة . و قد تركز بحثنا على ميزتين هامتين يكاد لا يخلو منها أي نظام بحث عن الصور بالاعتماد على المحتوى و هما ميزتي الهيستوغرام اللوني و بنية الصورة texture , ووضحنا الخطوات التي يتم في ضوئها عملية الاسترجاع بدءاً من تحليل الصورة و استخلاص شعاع الواصفات الخاص فيها , و مطابقته مع أشعة الميزات الخاصة بالصور الموجودة في قاعدة البيانات ليتم ترتيب الصور بحسب مدى تشابهها من الصورة الهدف . و تطرقت الدراسة إلى استخدام الفضاء اللوني HMMD كبديل للفضاء اللوني RGB لاستخراج واصفات البنية اللونية على اعتبار أنه نموذج لوني موجه بالمستخدم user oriented و بالتالي نضمن أن نحصل على نتائج أفضل ترضي المستخدم . وقمنا بتدعيم الدراسة بعدد من الأشكال و الأمثلة و المخططات التي توضح محتوى الدراسة النظرية و ما قمنا بعمله في التطبيق ضمن بيئة الماتلاب .
تقدم الدراسة طريقة جديدة لتحديد منطقة الأذن و اقتطاعها من الصور الجانبية للوجه، تمهيداً لاستخدامها لاحقاً في عملية تعرف الأشخاص باستخدام الأذن. تتضمن هذه الطريقة مرحلتين أساسيتين، حيث يتم ضمن المرحلة الأولى تصنيف بكسلات الصورة على أنها من منطقة الجلد أو منطقة اللاجلد باستخدام كاشف الجلد المعتمد على الأرجحية، ثم يتم استخدام العمليات المورفولوجية لاستكمال عملية تحديد منطقة الأذن، بينما يتم في المرحلة الثانية اقتطاع صورة الأذن اعتماداً على ناتج المرحلة السابقة، حيث تم اقتراح طريقتين لتحقيق ذلك تعتمد الأولى منهما على التجريب بينما تعتمد الثانية على القياس. تتضمن الدراسة أيضاً مقارنة نتائج الطريقة المقترحة مع الطرق السابقة في هذا المجال، و قد تم تطبيق الطريقة المقترحة على قاعدة بيانات مكونة من 146 صورة تعود إلـى 20 شخصاً، حيث تم الأخذ بعين الاعتبار تغيرات الإضاءة و الموقع، و اختلاف أيام التصوير و مواقعه، و تغطية الأذن جزئياً بالشعر أو الأقراط، و نتيجة لذلك تم اقتطاع صورة الأذن بنجاح بنسبة 95.8%.