مجموعه مقالات فیلتر گابور (Gabor Filter) قسمت 2

9.آشکار سازی صورت با استفاده فیلترهای گابور و شبکه های عصبی

ﭼﻜﻴﺪه: در این مقاله، روشی قدرتمند برای آشکارسازی صورت از زوایای مختلف با استفاده از ترکیب فیلترهای گابور و شبکه ی عصبی بیان می شود. در ابتدا رابطه ی ریاضی تولید فیلتر گابور ورد بررسی قرار می گیرد و در مرحله بعد با برسسی 75 بانک فیلتر مختلف، محدوده مقادیر پارامترهای مؤثر در تولید فیلتر گابور مشخص شده و سپس بهترین مقدار برای آنها به دست می آید. شبکه ی عصبی مورد استفاده در این نوع مقاله از نوع پیش خور با روش بازگشتی است و بردار ورودی این شبکه عصبی از کانوالو تصویر با تنها یک فیلتر گابور با زاویه  و فرکانس  در خوزه فرکانس به دست می آید. الگوریتم پیشنهادی در این مقاله روی 550 تصویر از 2 پایگاه تصویر فرت با پس زمینه ساده و مارکوس وبر با پس زمینه پیچیده آزمایش شده و دقت آشکارسازی آن به ترتیب 98/4% و 95% است. همچنین به کمک الگوریتم ویولا جونز ناحیه صورت را در 550 نمونه تصویر به دست آورده و مقایسه ای بین نتایج به دست آمده از الگوریتم ویولاجونز و آلگوریتم پیشنهادی آورده می شود.
کلمات کلیدی: آشکار سازی صورت، شبکه عصبی، فیلتر گابور، ویژگی های گابور

فایل PDF – در 13 صفحه- نویسنده : ﻣﺤﻤﻮد ﻣﺤﻠﻮﺟﻲ و رضا محمدیان

آشکار سازی صورت با استفاده فیلترهای گابور و شبکه های عصبی

پسورد فایل : behsanandish.com


10.بهبود روش های ناحیه بندی تصاویر MRI مغز انسان با استفاده از عملگر گابور

 

فایل PDF – در 15 صفحه- نویسنده : فرزاد فلاحی

بهبود روش های ناحیه بندی تصاویر MRI مغز انسان با استفاده از عملگر گابور

پسورد فایل : behsanandish.com


11. بهبود سیستم های ایمنی برای تشخیص اجسام در تصویرهای پرتونگاری بار

 

چکیده: بازرسی چشمی بار در فرودگاهها و مراکز حساس مستلزم صرف زمان زيادی است و اجسام در بسياری از موارد خصوصاً زمانی که در موقعيت و زاويههای خاصی قرار گرفته باشند قابل شناسايی با بازرسیهای سريع چشمی نيستند. امروزه از دستگاههای تصويربرداری پرتو ايکس برای تشخيص اجسام در بار استفاده میشود. تصاوير پرتونگاری حاصل به علت پراکندگی فوتونی دارای ميزانی از مهآلودگی هستند و گاهی تشخيص دقيق اجسام با مشکل مواجه میشود. روشهای پردازش تصوير میتوانند به بهبود کنتراست و در نتيجه بهتر شدن قابليت تشخيص اجسام کمک کنند. در پرتونگاری بار سطح نويز و پراکندگی در تصويرهای مختلف با هم تفاوت زيادی دارند که اين موضوع ضرورت استفاده از روشهای پردازش تصوير خودکار را ايجاب میکند. در اين پژوهش از دو روش موجک و صافی گابور با سطح آستانهی خودکار استفاده شده است. نتايج حاصل نشان میدهد تصويرهای بازسازی شده اگرچه در جزييات دارای اختلافاتی هستنند ولی در ميزان تشخيص اجسام توسط افراد تفاوت زيادی ندارند. در هر دو روش کنتراست و قابليت تشخيص اجسام نسبت به تصويرهای اوليه بهبود قابل ملاحظهای يافته است. زمان اجرای الگوريتم موجک گسسته حدود يک هشتم زمان اجرای صافی گابور است که با توجه به اهميت سرعت پردازش تصوير در بازرسی بار برتری قابل ملاحظهای است.

کلید واژهها: پرتونگاری بار،سیستم بازرسی بار،پرتو ایکس، روش موجک گسسته، فیلتر گابور

 

فایل PDF – در 13 صفحه- نویسندگان : سمانه شیخ ربیعی، بهروز رکرک، عفت یاحقی، بهنام آرضابک

بهبود سیستم های ایمنی برای تشخیص اجسام در تصویرهای پرتونگاری بار

پسورد فایل : behsanandish.com


12. ﺑﻬﺒﻮد کیفیت تصویر اﺛﺮاﻧﮕﺸﺖ ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از فیلتر بانک ﮐﻤﺎﻧﯽ گابور

ﭼﮑﯿﺪه: ﺗﺄﯾﯿﺪ و ﺷﻨﺎﺳﺎﯾﯽ ﻫﻮﯾﺖ از روی ﺗﺼﻮﯾﺮ اﺛﺮاﻧﮕﺸﺖ ارﺗﺒﺎط ﻣﺴﺘﻘﯿﻤﯽ ﺑﺎ ﮐﯿﻔﯿﺖ اﯾﻦ ﺗﺼـﻮﯾﺮ دارد. در اﯾـﻦ ﻣﻘﺎﻟـﻪ روش ﺟﺪﯾـﺪی ﺑﺮای ﺑﻬﺒﻮد ﮐﯿﻔﯿﺖ ﺗﺼﻮﯾر اﺛﺮ اﻧﮕﺸﺖ ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از ﻓﯿﻠﺘﺮ ﺑﺎﻧﮏ اﺳـﺖ ﮐﻤﺎﻧﯽ ﮔـﺎﺑﻮر اراﺋـﻪ ﺷـﺪه است. ﻓﯿﻠﺘـﺮ ﺑﺎﻧـﮏ ﮐﻤـﺎﻧﯽ ﮔـﺎﺑﻮر در ﺣﻘﯿﻘﺖ ﻧﻮﻋﯽ ﻓﯿﻠﺘﺮ ﺑﺎﻧﮏ ﮔﺎﺑﻮر اﺳﺘﺎﻧﺪارد ﻣﺘﺒﺤﺮ ﺷﺪه ﺑﺮای اﺳﺘﻔﺎده روی ﺗﺼﺎوﯾﺮ اﺛﺮ اﻧﮕﺸﺖ می ﺑﺎﺷﺪ. ارزﯾﺎﺑﯽ ﻣﯿـﺰان ﺗﻮﻓﯿـﻖ روش در بهبود ﮐﯿﻔﯿﺖ ﺗﺼﺎوﯾﺮ اﺛﺮ اﻧﮕﺸﺖ ﺑﻪ دو روش اﻧﺠﺎم ﺷﺪه است. در روش اول، ﻣﻘﺎﯾﺴﻪ ﺑﯿﻦ ﺗﺼﺎوﯾﺮ اﺻـﻠﯽ و ﺗﺼـﺎوﯾﺮ ﺑﻬﺒﻮد ﯾﺎﻓﺘﻪ ﺑﺮاﺳﺎس ﻧﺘﺎﯾﺞ ﺑﺪﺳﺖ آﻣﺪه از ارزﯾﺎﺑﯽ ﺗﺄﯾﯿﺪ و ﺷﻨﺎﺳﺎﯾﯽ ﻫﻮﯾﺖ ﺻﻮرت ﭘﺬﯾﺮﻓﺘﻪ اﺳﺖ که ﺳﯿﺴﺘﻢ ﺗﺸﺨﯿﺺ ﻫﻮﯾـﺖ ﭘﯿﺸﻨﻬﺎدی ﻣﺒﺘﻨﯽ ﺑﺮ معیار ﻫﻤﺒﺴﺘﮕﯽ ﻫﯿﺴﺘﻮﮔﺮام ﻧﺮﻣﺎﻟﯿﺰه ﺷﺪه ویژگی های تصویر آماری باینری شده (BSIF) است. در روش دوم، از ﻣﻌﯿﺎر ﻧﺴﺒﺖ ﺳﯿﮕﻨﺎل ﺑﻪ ﻧﻮﯾﺰ ﺑﯿﺸﯿﻨﻪ (PSNR) به منظور ارزﯾﺎﺑﯽ میزان بهبود ﮐﯿﻔﯿﺖ، اﺳﺘﻔﺎده ﺷـﺪه است. دو ﭘﺎﯾﮕـﺎه DBI و DBII برای اجرای روش و ارزیابی نتایج مورد استفاده ﻗﺮار گرفته اﻧﺪ .ﻧﺮخ ﺗﺴﺎوی ﺧﻄﺎی (EER) ﺗﺄﯾﯿﺪ ﻫﻮﯾـﺖ ﺑﺮای ﺗﺼﺎوﯾﺮ اﺻﻠﯽ از (ﺑﻪ ترتیب % ۱۵/۸۹ و  ۱۱/۷۰%) به ( % ۱۱/۳۵ و  ۸/۰۰%) ﺑـﺮای ﺗﺼـﺎوﯾﺮ ﺑﻬﺒـﻮد ﯾﺎﻓﺘـﻪ کاهش ﯾﺎﻓﺘﻪ اﺳﺖ .ﺑﺮای ﺗﺸﺨﯿﺺ ﻫﻮﯾﺖ ﻧﯿﺰ ﻧﺮخ ﻣﺮﺗﺒﻪ اول ﻣﯿﺰان ﺑﺎزﺷﻨﺎﺳـﯽ ﺻـﺤﯿﺢ ﺑـﺮای ﺗﺼـﺎوﯾﺮ اصلی از مقادیر( ۶۹/۲۸% و ۷۱/۱۶ %) به (۷۸/۸۰% و ۸۱/۷۰ %) ﺑﺮای ﺗﺼﺎوﯾﺮ ﺑﻬﺒﻮد ﯾﺎﻓﺘﻪ اﻓﺰاﯾﺶ ﯾﺎﻓﺘﻪ است.  ﻣﯿﺰان متوسط PSNR ﻣﺮﺑﻮط ﺑﻪ ﺗﺼﺎوﯾﺮ ﺑﻬﺒﻮد ﯾﺎﻓﺘﻪ ﻧﯿﺰ از ﻣﻮرد ﻣﺸﺎﺑﻪ ﺑﺮای ﺗﺼﺎوﯾﺮ اﺻﻠﯽ ﺑﯿﺸﺘﺮ اﺳﺖ.

ﮐﻠﯿﺪ واژهﻫﺎ: ﮐﯿﻔﯿﺖ ﺗﺼﻮﯾﺮ، ﻓﯿﻠﺘﺮﺑﺎﻧﮏ اﺛﺮاﻧﮕﺸﺖ، ﺑﻬﺒﻮد ﮐﻤﺎﻧﯽ ﮔﺎﺑﻮر

 

فایل PDF – در 17 صفحه- نویسندگان : مهران تقی پور گرجی کلایی، سید محمد رضوی و ناصر مهرشاد

ﺑﻬﺒﻮد کیفیت تصویر اﺛﺮاﻧﮕﺸﺖ ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از فیلتر بانک ﮐﻤﺎﻧﯽ گابور

پسورد فایل : behsanandish.com


13. تشخیص چهره با استفاده از PCA و فیلتر گابور

 

فایل PDF – در 8 صفحه- نویسندگان : حمیدرضا قجر، محسن سریانی و عباس کوچاری

تشخیص چهره با استفاده از PCA و فیلتر گابور

پسورد فایل : behsanandish.com


14. تعیین توزیع دانه بندی سنگ دانه های بتن و آسفالت با استفاده از استخراج ویژگی های گابور و شبکه های عصبی

چکیده: توزیع ابعادی سنگدانه های تشکیل دهنده بتن و آسفالت، از مهمترین پارامترها در کنترل طرحهای اختلاط بتن و آسفالت است که میتواند بر کیفیت نهایی، مقاومت و دوام بتن و آسفالت تاثیر گذار باشد. بهمنظور ارزیابی درصد اختلاط سنگدانه ها، روش پردازش تصویری دیجیتال یک روش غیر مستقیم، سریع و قابل اعتماد است. در این تحقیق بر پایه یکی از روشهای استخراج ویژگیهای دیداری تصویر (فیلترهای گابور) و استفاده از شبکه های عصبی، الگوریتمی جهت تعیین توزیع دانه بندی تصاویر سنگدانه های تشکیل دهنده بتن و آسفالت ارائه شده است. تعداد 100 تصویر از سنگدانه های تشکیل دهنده بتن و آسفالت برای آموزش شبکه عصبی به کار برده شد. سپس نتایج حاصله با نتایج تخمین خودکار دانه بندی سنگدانه ها در نرم افزار Split-Desktop و همچنین تجزیه سرندی مقایسه شد.نتایج به دست آمده بیانگر یک بهبود کلی در ارزیابی توزیع اندازه سنگدانه های تشکیل دهنده بتن و آسفالت و کاهش خطای 67% با استفاده از روش پیشنهادی نسبت به تخمین خودکار نرم افزار Split-Desktop است. همچنین در ارزیابی اندازه های F10 تا F100، روش پیشنهادی بهبود 62% را نشان داد.

واژه های کلیدی: توزیع دانه بندی، سنگدانه های بتن و آسفالت، استخراج ویژگی تصویر، فیلترهای گابور، شبکه های عصبی.

 

فایل PDF – در 14 صفحه- نویسندگان : هادی یعقوبی، حمید منصوری، محمد علی ابراهیمی فرسنگی و حسین نظام آبادی پور

تعیین توزیع دانه بندی سنگ دانه های بتن و آسفالت با استفاده از استخراج ویژگی های گابور و شبکه های عصبی

پسورد فایل : behsanandish.com


15. خوشه بندی سبک نگارش دست نوشته برون خط فارسی

 

چکیده– ﻫﺪﻑ ﺍﻳﻦ ﭘﺎﻳﺎﻥ ﻧﺎﻣﻪ، ﻳﺎﻓﺘﻦ ﻭ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﻫﺎﻳﻲ ﺍﺳﺖ ﮐﻪ ﺑﺮ ﻣﺒﻨﺎﻱ ﺁﻥ ﺑﺘﻮﺍﻥ ﺩﺳﺖ ﺧﻂ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﺭﺍ ﺧﻮﺷﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﮐﺮﺩ .ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﮐﺎﺭ، ﺩﺭ ﺍﺑﺘﺪﺍ ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﻫﺎﻱ ﻣﺒﺘﻨﻲ ﺑﺮ ﺑﺎﻓﺖ، ﺗﻤﺮﮐﺰ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ .ﺍﻳﻦ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﻫﺎ ﺷﺎﻣﻞ ﺩﻭ ﺩﺳﺘﻪ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﺁﻣﺎﺭﻱ ﻣﺎﺗﺮﻳﺲ ﺑﺎﻫﻢ ﺁﻳﻲ ﻭ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﻣﺒﺘﻨﻲ ﺑﺮ ﺗﺒﺪﻳﻞ ﮔﺎﺑﻮﺭ ﺍﺳﺖ .ﺑﺮﺍﻱ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﺍﻳﻦ ﻭﻳﮋﮔﻲﻫﺎ، ﻳﮏ ﺑﺎﻓﺖ ﻣﻨﺎﺳﺐ ﺩﺭ ﺍﺑﻌﺎﺩ ۱۰۲۴×۱۰۲۴ ﻣﺴﺘﻘﻞ ﺍﺯ ﻣﺤﺘﻮﺍﻱ ﺳﻨﺪ، ﺍﺯ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺩﺳﺘﻨﻮﺷﺘﻪ ﺍﻳﺠﺎﺩ ﻣﻲ ﺷﻮﺩ .ﺍﺯ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﻫﺎﻱ ﺩﻳﮕﺮﻱ ﮐﻪ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﮐﺎﺭ ﺍﺯ ﺁﻥ ﻫﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ، ﺗﻌﺪﺍﺩﻱ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﺳﺎﺧﺘﺎﺭﻱ ﻣﺒﺘﻨﻲ ﺑﺮ ﻣﻨﺤﻨﻲ ﭘﻴﺮﺍﻣﻮﻧﻲ ﺍﺳﺖ .ﺍﻳﻦ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﻫﺎ ﺭﺍ ﺍﺯ ﻫﺮ ﻳﮏ ﺍﺯ ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﻣﻮﺟﻮﺩ ﺩﺭ ﻳﮏ ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ ﺩﺍﺩﻩ ﺍﺯ 97 ﺩﺳﺘﻨﻮﺷﺘﻪ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﮐﻪ ﺩﺍﺭﺍﻱ ﻣﺘﻮﻥ ﻣﺘﻔﺎﻭﺗﻲ ﺑﻮﺩﻧﺪ، ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﮐﺮﺩﻳﻢ ﻭ ﺍﺯ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ k ﻣﻴﺎﻧﮕﻴﻦ ﻭ ﺷﺒﮑﻪ ﻋﺼﺒﻲ ﻧﮕﺎﺷﺖ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﺧﻮﺩ ﺳﺎﻣﺎﻥ، ﺑﺮﺍﻱ ﺧﻮﺷﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﺍﻳﻦ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﻫﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ.

ﺑﺮﺍﻱ ﺍﺭﺯﻳﺎﺑﻲ ﺍﻳﻦ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﻫﺎ، ﻳﮏ ﺭﻭﺵ ﺍﺭﺯﻳﺎﺑﻲ ﺑﺮ ﻣﺒﻨﺎﻱ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﺧﻮﺷﻪ ﺑﻨﺪﻱ k ﻣﻴﺎﻧﮕﻴﻦ، ﻃﺮﺍﺣﻲ ﮐﺮﺩﻩ ﺍﻳﻢ .ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﺍﺯ ﻣﻌﻴﺎﺭ ﻣﻘﺎﻳﺴﻪ ﺑﺎﻳﻨﺮﻱ ﮊﺍﮐﺎﺭﺩ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﮐﺮﺩﻩ ﺍﻳﻢ، ﻫﻢ ﭼﻨﻴﻦ ﺑﺮﺍﻱ ﻣﺤﺎﺳﺒﻪ ﻣﺮﺍﮐﺰ ﺧﻮﺷﻪ ﺩﺭ ﻫﺮ ﺩﻭﺭﻩ ﺗﮑﺮﺍﺭ ﺍﺯ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ k ﻣﻴﺎﻧﮕﻴﻦ، ﺍﺯ ﺭﻭﺵ ﺍﻧﺘﺨﺎﺏ ﺩﺍﺩﻩ ﭼﺮﺥ ﺭﻭﻟﺖ، ﺑﻬﺮﻩ ﮔﺮﻓﺘﻪﺍﻳﻢ.

ﻧﺘﺎﻳﺞ ﺑﺪﺳﺖ ﺁﻣﺪﻩ، ﻧﺸﺎﻥ ﻣﻲ ﺩﻫﺪ ﺑﺎ ﺗﺮﮐﻴﺐ ﺩﻭ ﻧﻮﻉ ﺍﺯ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﻫﺎﻱ ﻣﺒﺘﻨﻲ ﺑﺮ ﻣﻨﺤﻨﻲ ﭘﻴﺮﺍﻣﻮﻧﻲ، ﻧﺮﺥ ﺧﻮﺷﻪ بندی 75 ﺩﺭﺻﺪ ﺍﺳﺖ ﮐﻪ ﻧﺴﺒﺖ ﺑﻪ ﺳﺎﻳﺮ ﺭﻭﺵﻫﺎﻱ ﻣﻮﺭﺩ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﮐﺎﺭ، ﻧﺮﺥ ﺑﻬﺘﺮﻱ ﺭﺍ ﺩﺭ ﺑﺮﺩﺍﺷﺘﻪ ﺍﺳﺖ .

ﮐﻠﻴﺪ ﻭﺍﮊﻩ: ﺳﺒﮏ ﻧﮕﺎﺭﺵ، ﺧﻮﺷﻪ ﺑﻨﺪﻱ، ﺑﺎﻓﺖ، ﻓﻴﻠﺘﺮ ﮔﺎﺑﻮﺭ، ﻣﺎﺗﺮﻳﺲ ﺑﺎ ﻫﻢ ، ﺁﻳﻲ، ﻣﻨﺤﻨﻲ ﭘﻴﺮﺍﻣﻮﻧﻲ، ﮊﺍﮐﺎﺭﺩ ﭼﺮﺥ ﺭﻭﻟﺖ

فایل PDF – در 20 صفحه- نویسنده : فاطمه ولایتی

خوشه بندی سبک نگارش دست نوشته برون خط فارسی

پسورد فایل : behsanandish.com


16. شاخص گذاری بر روی تصاویر با استفاده از موجک های گابور و ممان های لژاندر

 

چکیده- در این مقاله، یک سیستم جدید شاخص گذاری و بازیابی تصاویر (CBIR) با استفاده از موجک های گابور و ممان های لژاندار پیشنهاد گردیده است. از انجائیکه موجک های گایور قادر به استخراج مطلوب اطلاعات خطوط و لبه های تصاویر در مقیاس ها و درجات تفکیک مختلف می باشند و از طرف دیگر، این تبدیل تنها تابعی است که می تواند حد تئوری دقت تفکیک توأم اطلاعات در هر حوزه مکان و فرکانس را حاصل نماید، در اینجا از آن به منظور تشخیص محتوای بصری تصاویر به کار گرفته شده است. هم چنین ممانهای لژاندار جهت بهبود نتایج حاصل از عمل بازیابی الگوریتم استفاده شده اند. کوچکی نسبی طول بردار ویژگی (58)، از مزایای این روش می باشد که عمل بازیابی را تسریع می بخشد. همچنین به دلیل آنکه اطلاعات رنگ تصاویر مورد استفاده قرار نمی گیرند، الگوریتم قادر به تشخیص تصاویر مشابه با رنگ های متفاوت نیز خواهد بود. نتایج حاصل از اجرای این سیستم، راندمان بالای آن را در تشخیص تصاویر مشابه مورد تأییید قرار می دهد.

واژگان کلیدی: شاخص گذاری و بازیابی تصاویر، فیلترهای گابور، ممانهای لژاندار، سیستم های مستقل از رنگ، پردازش تصویر.

 

فایل PDF – در 8 صفحه- نویسندگان : اسماعیل فرامرزی، ابوالقاسم صیادیان، علیرضا احمدیان

شاخص گذاری بر روی تصاویر با استفاده از موجک های گابور و ممان های لژاندر

پسورد فایل : behsanandish.com


17. طراحی بخش دریافت و پردازش تصویر برای یک پروتز بینایی

 

ﭼﮑﯿﺪه ﺗﻼش ﻫﺎ ﺑﺮاي ﺗﺤﻘﻖ ﭘﺮوﺗﺰﻫﺎي ﺑﯿﻨﺎﯾﯽ از دﻫﻪ ﮔﺬﺷﺘﻪ آﻏﺎز ﺷﺪه اﺳﺖ. ﭘﺮوﺗﺰﻫﺎي ﺑﯿﻨﺎﯾﯽ ﺟﺎﻧﺸﯿﻨﯽ ﺑﺮاي ﺳﯿﺴﺘﻢ ﺑﯿﻨﺎﯾﯽ ﻣﻌﯿﻮب ﻫﺴﺘﻨﺪ ﺗﺎ ﺑﺘﻮاﻧﻨﺪ ﺑﯿﻨﺎﯾﯽ را ﺑﻪ اﻓﺮاد ﻧﺎﺑﯿﻨﺎ ﺑﺎزﮔﺮداﻧﻨﺪ. ﺑﺎ وﺟﻮد اﯾﻦ ﺗﻼش ﻫﺎ، داﻧﺸﻤﻨﺪان ﻣﻮﻓﻖ ﺑﻪ ﺳﺎﺧﺖ ﭘﺮوﺗﺰ ﺑﯿﻨﺎﯾﯽ ﮐﻪ ﺑﺘﻮاﻧﺪ ﺟﺎﻧﺸﯿﻦ ﻣﻨﺎﺳﺒﯽ ﺑﺮاي ﺳﯿﺴﺘﻢ ﺑﯿﻨﺎﯾﯽ ﺷﻮد، ﻧﺸﺪه اﻧﺪ.
ﭘﺮدازش ﺗﺼﻮﯾﺮ در ﭘﺮوﺗﺰﻫﺎي ﺑﯿﻨﺎﯾﯽ ﺑﺮاي اﻓﺰاﯾﺶ درك ﺗﺼﻮﯾﺮي ﻓﺮد ﻧﺎﺑﯿﻨﺎ از ﻣﺤﯿﻂ اﻃﺮاف ﻫﻨﮕﺎم اﺳﺘﻔﺎده از ﭘﺮوﺗﺰ ﺑﯿﻨﺎﯾﯽ ﮐﺎرﺑﺮد دارد. در اﯾﻦ رﺳﺎﻟﻪ ﯾﮏ روش ﺟﺪﯾﺪ ﺑﺮ ﻣﺒﻨﺎي ﻓﯿﻠﺘﺮ ﮔﺎﺑﻮر و ﺗﺒﺪﯾﻞ ﮐﺴﯿﻨﻮﺳﯽ ﮔﺴﺴﺘﻪ ﺑﺮاي اﺳﺘﻔﺎده درﯾﮏ ﺳﯿﺴﺘﻢ ﭘﺮوﺗﺰ ﺑﯿﻨﺎﯾﯽ ﻣﻌﺮﻓﯽ ﺷﺪه اﺳﺖ. در اداﻣﻪ اﻟﮕﻮرﯾﺘﻢ ﻫﺎي ﺟﺪﯾﺪ و ﭘﺮدازش ﺗﺼﻮﯾﺮ ﭘﯿﺸﻨﻬﺎد ﺷﺪه در اﯾﻦ رﺳﺎﻟﻪ ارزﯾﺎﺑﯽ و ﻣﻘﺎﯾﺴﻪ ﺷﺪه اﻧﺪ و اﻟﮕﻮرﯾﺘﻢ ﭘﯿﺸﻨﻬﺎد ﺷﺪه ﺑﺎ 78 % ﻧﺮخ ﺑﺎزﺷﻨﺎﺳﯽ، ﮐﺎراﯾﯽ ﺑﻬﺘﺮي ﻧﺴﺒﺖ ﺑﻪ دﯾﮕﺮ روش ﻫﺎ داﺷﺘﻪ اﺳﺖ. ﺑﻪ ﻣﻨﻈﻮر ارزﯾﺎﺑﯽ اﻟﮕﻮرﯾﺘﻢ ﻫﺎي ﭘﯿﺸﻨﻬﺎدي و ﻫﻤﭽﻨﯿﻦ ﺑﺮاي ﺑﻪ ﮐﺎر ﮔﯿﺮي در ﻧﻤﻮﻧﻪ اوﻟﯿﻪ ﺳﯿﺴﺘﻢ ﭘﺮوﺗﺰ ﺑﯿﻨﺎﯾﯽ، اﯾﻦ ﭘﺮدازش ﻫﺎ ﺑﻪ ﺻﻮرت ﺳﺨﺖ اﻓﺰاري ﭘﯿﺎده ﺳﺎزي و آزﻣﺎﯾﺶ ﺷﺪه اﻧﺪ. ﺑﺮاي ﭘﯿﺎده ﺳﺎزي ﺳﺨﺖ اﻓﺰاري اﻟﮕﻮرﯾﺘﻢ ﻫﺎي ﭘﺮدازﺷﯽ از ﺑﺮد MINI2440 اﺳﺘﻔﺎده ﺷﺪه اﺳﺖ. ﺑﺮاي آزﻣﺎﯾﺶ ﻫﺎي ﻣﺮﺑﻮﻃﻪ، ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ اي از اﻧﻮاع ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺗﺼﺎوﯾﺮ ﺛﺎﺑﺖ و ﻫﻤﭽﻨﯿﻦ ﺗﺼﺎوﯾﺮ متحرک درﯾﺎﻓﺖ ﺷﺪه ﺗﻮﺳﻂ ﯾﮏ دورﺑﯿﻦ ﻣﻮرد اﺳﺘﻔﺎده ﻗﺮار ﮔﺮﻓﺘﻪ اﺳﺖ. تصاویر ﺑﺎ ﻧﺮخ 15 ﻓﺮﯾﻢ در ثانیه درﯾﺎﻓﺖ، ﭘﺮدازش و ﺑﺎ ﭘﺮوﺗﮑﻞ ﻣﻌﺮﻓﯽ ﺷﺪه و ﮐﺪﯾﻨﮓ ﻣﻨﭽﺴﺘﺮ ﺑﻪ ﭘﺮوﺗﺰ ﺑﯿﻨﺎﯾﯽ ارﺳﺎل ﻣﯽ ﺷﻮﻧﺪ.

ﮐﻠﻤﺎت ﮐﻠﯿﺪي: ﭘﺮوﺗﺰ ﺑﯿﻨﺎﯾﯽ، ﭘﺮدازش ﺗﺼﻮﯾﺮ، ﻓﯿﻠﺘﺮ ﮔﺎﺑﻮر، ﺗﺒﺪﯾﻞ ﮐﺴﯿﻨﻮﺳﯽ ﮔﺴﺴﺘﻪ، MINI2440

 

فایل PDF – در 20 صفحه- نویسنده : علی شاکر

طراحی بخش دریافت و پردازش تصویر برای یک پروتز بینایی

پسورد فایل : behsanandish.com

مجموعه مقالات فیلتر گابور (Gabor Filter) قسمت 1
مجموعه مقالات فیلتر گابور (Gabor Filter) قسمت 2

0 پاسخ

دیدگاه خود را ثبت کنید

تمایل دارید در گفتگوها شرکت کنید؟
در گفتگو ها شرکت کنید.

دیدگاهتان را بنویسید

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