light box
امتیاز 3.15 فضای رنگ ICA برای تشخیص الگو">

نوع فایل : word
تعداد صفحات : 24
تعداد کلمات : 8900
مجله : TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS
انتشار : 2009
ترجمه متون داخل جداول : ترجمه شده است
درج جداول در فایل ترجمه : درج شده است
منابع داخل متن : به صورت فارسی درج شده است
کیفیت ترجمه : طلایی
دسته بندی :
برچسب ها : ، ، ، ، ، ، ، ، ، ، ، ،

عنوان فارسی مقاله:فضای رنگ ICA برای تشخیص الگو

 

چکیده

 این مقاله یک روش فضای رنگ تحلیل مؤلفه‌های مستقل جدید را برای تشخیص الگو ارائه می‌کند. جدید بودن و تازگی روش فضای رنگ ICA شامل دو مورد است ۱- استخراج یک الگوی تصویر رنگی مؤثر بر اساس ICA و ۲- پیاده سازی و اجرای طبقه بندی تصویر رنگ کارامد با استفاده از بازنمود تصویر رنگ مستقل و یک مدل فیشر پیشرفته (EFM). اولاً، روش فضای رنگی ICA فرض می‌کند که هر تصویر رنگی با سه تصویر منبع مستقل تعریف می‌شود که می‌توان آن را از طریق یک روش تفکیک منبع کور نظیر ICA استخراج کرد. بر حلاف فضای رنگ RGB، که در آن تصاویر مؤلفه‌های R، G و B با هم همبستگی دارند، روش فضای رنگ ICA، تصاویر سه مؤلفه‌ای C1، C2 و C3 را استخراج می‌کند که مستقل و غیر هم بسته می‌باشند. دوما، سه تصویر رنگی مستقل برای تشکیل یک بردار الگوی تکمیل شده الحاق می‌شوند که بعدیت آن‌ها از طریق تحلیل مؤلفه‌های اصلی کاهش می‌یابد (PCA). سپس یک EFM، ویژگی‌های افتراقی و متمایز بردار الگوی کاهش یافته را برای تشخیص الگو، استخراج می‌کند. اثر بخشی و کارایی روش فضای رنگ ICA پیشنهادی با استفاده از یک مسئله تشخیص الگوی چالش و یک دیتابیس مقیاس بزرگ نشان داده می‌شود. به طور اخص، چالش بزرگ تشخیص چهره (FRGC) و محیط ازمایش بیومتریک (BEE) نشان می‌دهد که برای چالش پذیر ترین نسخه FRGC ازمایش ۴ که حاوی ۱۲۷۷۶ تصویر اموزشی است،۱۶۰۲۸ تصویر هدف کنترل شده و ۸۰۱۴ تصویر کوئری کنترل نشده، روش فضای رنگ ICA به نرخ تغییر چهره (ROC III) 73.69 درصد در نرخ پذیرش کاذب (FAR) 0.1 درصد در مقایسه با نرخ تأیید چهره (FVR) 67.13 درصد فضای رنگ RGB(با استفاده از EFM یکسان) و ۱۱٫۸۶ درصد الگوریتم معیار FRGC الگورتیم معیار در FAR یکسان دست پیدا می‌کند(فضای رنگ ICA برای تشخیص الگو).

Title: ICA Color Space for Pattern Recognition

Abstract: 

This paper presents a novel independent component analysis (ICA) color space method for pattern recognition. The novelty of the ICA color space method is twofold: 1) deriving effective color image representation based on ICA, and 2) implementing efficient color image classification using the independent color image representation and an enhanced Fisher model (EFM). First, the ICA color space method assumes that each color image is defined by three independent source images, which can be derived by means of a blind source separation procedure, such as ICA. Unlike the RGB color space, where the R , G, and B component images are correlated, the new ICA color space method derives three component images C 1 , C 2 , and C 3 that are independent and hence uncorrelated. Second, the three independent color component images are concatenated to form an augmented pattern vector, whose dimensionality is reduced by principal component analysis (PCA). An EFM then derives the discriminating features of the reduced pattern vector for pattern recognition. The effectiveness of the proposed ICA color space method is demonstrated using a complex grand challenge pattern recognition problem and a large scale database. In particular, the face recognition grand challenge (FRGC) and the biometric experimentation environment (BEE) reveal that for the most challenging FRGC version 2 Experiment 4, which contains 12 776 training images, 16 028 controlled target images, and 8014 uncontrolled query images, the ICA color space method achieves the face verification rate (ROC III) of 73.69% at the false accept rate (FAR) of 0.1%, compared to the face verification rate (FVR) of 67.13% of the RGB color space (using the same EFM) and 11.86% of the FRGC baseline algorithm at the same FAR.

 

    ثبت دیدگاه

      • دیدگاه های ارسال شده توسط شما، پس از تایید توسط تیم مدیریت در وب منتشر خواهد شد.
      • پیام هایی که حاوی تهمت یا افترا باشد منتشر نخواهد شد.
      • پیام هایی که به غیر از زبان فارسی یا غیر مرتبط باشد منتشر نخواهد شد.

    برای ارسال دیدگاه شما باید وارد سایت شوید.

    محصولات مشابه
    جنسیت در مطالعات ترجمه سمعی بصری
    خـریـد محـصـول
    زبان‌های اقلیت، برنامه ریزی زبان و ترجمه‌ی سمعی بصری
    خـریـد محـصـول
    کوید۱۹(COVID-19) و ترومبوآمبولی اندام اصلی: تظاهرات و علایم در سیستم های قلبی عروقی
    خـریـد محـصـول
    COVID-19 و سلامت روان در برزیل: علایم روانی و روانپزشکی در جمعیت عمومی
    خـریـد محـصـول
    تشخیص کوید-۱۹(COVID-19)- مرور اجمالی بر روش های فعلی
    خـریـد محـصـول
    کوید-۱۹(COVID-19) در محیط
    خـریـد محـصـول
    ترجمه سمعی بصری و موسیقی عامه پسند
    خـریـد محـصـول
    برهمکنش محاوره‌ای و گفتمان در ترجمه‌ی سمعی بصری: گفت و گوی فی البداهه
    خـریـد محـصـول
    میزان اطمینان از بیماری کرونا ویروس جدید (COVID-19) در ژاپن
    خـریـد محـصـول
    مدل سازی و پیش بینی ARIMA از شیوع COVID-19 با الگوی نامنظم
    خـریـد محـصـول
    ثبت اختراع یا انتشار مقاله

    ثبت اختراع یا انتشار مقاله کدام اول باید انجام شود؟ پژوهشگران منابع مالی و غیر مالی بسیاری را صرف انجام تحقیقات و پژوهش ها میکنند و امکان دارد تعدادی از آنها تبدیل به دستاوردها و فناوری های نو گردد. محققان این نتایج را به سرعت در مقالات علمی ملی و بین المللی منتشر و به آن افتخار میکنند. اما باید مد نظر داشت، چنانچه دستاورد پژوهشی امکان تبدیل شدن به یک محصول یا فرآیند قابل استفاده و تولید در صنعت را داشته باشد، هر گونه انتشار عمومی از جمله مقاله باعث از دست رفتن شرط جدید بودن و در نتیجه عدم امکان ثبت فناوری به عنوان اختراع خواهد شد.

    در نتیجه محققان و پژوهشگران باید پیش از هرگونه افشاء عمومی آن دسته از نتایج تحقیقاتی که شرایط ثبت اختراع را دارا می باشد به صورت اظهارنامه اختراع در اداره مربوطه ثبت و سپس نسبت به انتشار آنها اقدام کنند. امکان دارد مراحل ثبت اختراع چندین ماه به طول بیانجامد که انتشار مقاله (و مانند آن) پس از تاریخ ثبت اظهارنامه اختراع مشکلی را در فرآیند ثبت اختراع بوجود نمی آورد.

    از آنجا که برخی دستاورد ها مانند روشهای تشخیص بیماری و نوآوری های مدیریتی قابلیت ثبت اختراع بین المللی و ملی را ندارند، محققان بدون نگرانی میتوانند انتشار در مقالات داخلی و خارجی را به عنوان اولین گزینه جهت کسب افتخار دست یابی به این قبیل پژوهشها انتخاب کنند.

    در اولین مرحله از شروع یک تحقیق جدید نیاز است منابع مختلفی جستجو شود تا جدید بودن ایده مورد بررسی قرار گیرد. یکی از بهترین منابع جهت جستجو، جستجوی اختراع های ثبت شده است. پایگاه های جستجوی پتنت به محقق کمک میکند پیشینه تحقیق خود را مورد بررسی قرار دهد تا مطمئن شود کار تکراری انجام نمیدهد.
    برو بالا