گرافولوژي، علم مطالعه و بررسي شخصيت و خصوصيات فردي براساس نحوه نوشتن است. در جهان غرب مهمترين كاربرد گرافولوژي، گزينش متقاضيان استخدام است. با استخراج و تجزيه و تحليل سريع و دقيق ويژگيهاي دستنوشته به کمک کامپيوتر، ميتوان کمک قابل توجهي به گرافولوژيستها کرد.
مهمترين چکیده کامل
گرافولوژي، علم مطالعه و بررسي شخصيت و خصوصيات فردي براساس نحوه نوشتن است. در جهان غرب مهمترين كاربرد گرافولوژي، گزينش متقاضيان استخدام است. با استخراج و تجزيه و تحليل سريع و دقيق ويژگيهاي دستنوشته به کمک کامپيوتر، ميتوان کمک قابل توجهي به گرافولوژيستها کرد.
مهمترين ويژگيهاي دستنوشته كه در گرافولوژي استفاده ميشوند عبارتند از: شكل حاشيههاي سفيد صفحه، فاصله بين سطرها، كجي سطرها، كجي كلمات، زاوية كشيدگي حروف به بالا و پايين، تيزي گوشهها در حروف، ميزان درشتنويسي، فشردگي متن، سرعت نوشتن و نظم در نوشتن. در اين مقاله، روشهايي براي استخراج خودکار برخي از اين ويژگيها پيشنهاد ميشود و نتايج حاصل از اجراي اين روشها بر 118 نمونه دستنوشته افراد مختلف ارائه ميشود.
پرونده مقاله
در اين مقاله روش جديدي براي پيادهسازي و اجراي سريع عملگر گسترش ریختشناسی با استفاده از معماري خطلولهاي تموجي تركيبي ارائه ميشود. با تغيير كوچكي در اين ساختار ميتوان از آن براي عملگر فرسايش و در نتيجه عملگرهاي بستن و گشايش نيز استفاده كرد. در اين معماري از فليپفلا چکیده کامل
در اين مقاله روش جديدي براي پيادهسازي و اجراي سريع عملگر گسترش ریختشناسی با استفاده از معماري خطلولهاي تموجي تركيبي ارائه ميشود. با تغيير كوچكي در اين ساختار ميتوان از آن براي عملگر فرسايش و در نتيجه عملگرهاي بستن و گشايش نيز استفاده كرد. در اين معماري از فليپفلاپهاي کمتري نسبت به معماري خطلولهاي معمولي استفاده ميشود و با قراردادن واحدهاي تأخير در مسير پالس ساعت، بار پالس ساعت کمتر و توزيع آن آسانتر ميشود. اين معماري نسبت به معماري خطلولهاي معمولي سرعتی بالاتر، پيچيدگي سختافزاري كمتر، سطح اشغالي و توان مصرفي پايينتری دارد. ساختار خطلولهاي تموجي تركيبي نسبت به معماري خطلولهاي تموجي نيز سريعتر است و مشكلات اين معماري مانند تعيين پريود پالس ساعت مناسب و متعادلكردن تأخير مسيرها را ندارد. معماري پيشنهادي براي پردازش تصاوير دودويی بهصورت سه تراشه ASIC در تكنولوژي µm CMOS 18/0 با verilog شبیهسازی شده است. اين تراشهها قادرند يك تصوير با ابعاد 1024×1024 را با استفاده از يك عنصرساختاري 21×21 در مدت µs 58/256 گسترش دهد و تا فركانس GHz 882/5، GHz 5 و GHz 167/4 كار كنند. توان مصرفي در فرکانس GHz 167/4 با منبع تغذيه V 8/1 برابر mW 597، mW 478 و mW 410 و سطح تراشهها 2mm 118/0، 2mm 087/0 و 2mm 075/0 است.
پرونده مقاله
در دندانپزشکی قانونی، تخمین سن با استفاده از رادیوگراف دندان صورت میگیرد. هدف ما، خودکارکردن این مراحل با استفاده از پردازش تصویر و تکنیکهای تشخیص الگو است. با داشتن رادیوگراف دندان، کانتور استخراج شده و ویژگیهایی مانند عرض اپکس (apex) و طول دندان از آن استخراج میش چکیده کامل
در دندانپزشکی قانونی، تخمین سن با استفاده از رادیوگراف دندان صورت میگیرد. هدف ما، خودکارکردن این مراحل با استفاده از پردازش تصویر و تکنیکهای تشخیص الگو است. با داشتن رادیوگراف دندان، کانتور استخراج شده و ویژگیهایی مانند عرض اپکس (apex) و طول دندان از آن استخراج میشود که در تخمین سن مورد استفاده قرار میگیرد. افزایش بهینه وضوح تصاویر رادیوگرافی، مرحله مهمی در استخراج کانتور و تخمین سن است. در این مقاله، هدف بهبود وضوح تصویر به منظور استخراج ناحیه مناسب و قطعهبندی مناسب دندان است که در نتیجه منجر به تخمین سن بهتری میشود. در این مدل، به دلیل پایینبودن وضوح تصاویر رادیوگراف، به منظور افزایش دقت استخراج ناحیه مورد نظر هر دندان (ROI)، وضوح تصویر با استفاده از آنتروپی مکانی که مبتنی بر توزیع مکانی شدت روشنایی پیکسلهاست، به همراه روشهای افزایش وضوح دیگر مانند هرمهای لاپلاسین، افزایش مییابد. افزایش وضوح تصویر، منجر به استخراج ROI مناسب و حذف نواحی ناخواسته میشود. پایگاه داده مورد استفاده در این پژوهش، 154 رادیوگراف پانورامیک نوجوانان است که 73 نفر آن مرد و 81 نفر آن زن هستند. این پایگاه داده از دانشگاه علوم پزشکی بابل تهیه شده است. نتایج نشان میدهد با استفاده از روشهای قطعهبندی دندان ثابت و فقط با اعمال روش پیشنهادی مؤثر در بهبود وضوح تصویر، استخراج ROI مناسب از 66% به 78% افزایش یافت که بهبود خوبی را نشان میدهد. سپس ROI استخراجشده، تحویل بلوک قطعهبندی و استخراج کانتور میشود و پس از استخراج کانتور، تخمین سن صورت میگیرد. تخمین سن صورتگرفته با استفاده از روش پیشنهادی، در مقایسه با روشی که از الگوریتم پیشنهادی در افزایش وضوح تصویر استفاده نمیکند، به مقدار تخمین دستی سن نزدیکتر است.
پرونده مقاله
مقابله با آتشسوزی جنگلها برای جلوگیری از خطرات بالقوه آنها و همچنین حفاظت از منابع طبیعی به عنوان یک چالش در میان محققان مطرح است. هدف از این تحقیق، تشخیص ویژگیهای آتش و دود از تصاویر بصری پهپاد برای دستهبندی، تشخیص شیء و قطعهبندی تصاویر است. از آنجا که جنگلها محی چکیده کامل
مقابله با آتشسوزی جنگلها برای جلوگیری از خطرات بالقوه آنها و همچنین حفاظت از منابع طبیعی به عنوان یک چالش در میان محققان مطرح است. هدف از این تحقیق، تشخیص ویژگیهای آتش و دود از تصاویر بصری پهپاد برای دستهبندی، تشخیص شیء و قطعهبندی تصاویر است. از آنجا که جنگلها محیطهای بسیار پیچیده و غیر ساختاری هستند، استفاده از سیستم بینایی همچنان با مشکلاتی نظیر شباهت ویژگیهای شعله با نور خورشید، گیاهان و حیوانات و یا پوشش شعله با دود مواجه است که باعث هشدارهای اشتباه میشوند. روش پیشنهادی در این تحقیق، استفاده از شبکههای عصبی کانولوشنی از روشهای یادگیری عمیق است که به صورت خودکار، توانایی استخراج یا تولید ویژگی در لایههای مختلف خود را دارند. ابتدا به جمعآوری داده و افزایش آنها با توجه به روشهای دادهافزایی پرداخته شده و در ادامه، استفاده از یک شبکه ۱۲ لایه برای دستهبندی و همچنین روش یادگیری انتقالی برای قطعهبندی تصاویر پیشنهاد میشود. نتایج به دست آمده نشان میدهند که روش دادهافزایی به کار برده شده با توجه به تغییر اندازه و آمادهسازی تصاویر ورودی به شبکه از کاهش شدید ویژگیهای موجود در تصاویر اولیه جلوگیری کرده و همچنین شبکههای عصبی کانولوشنی مورد استفاده میتوانند به خوبی ویژگیهای آتش و دود موجود در تصاویر را استخراج کنند و نهایتاً به تشخیص و محلیسازی آنها بپردازند.
پرونده مقاله
در چند سال اخیر، بیماری سوختگی شمشاد به یکی از مهمترین نگرانیهای مدیران منابع طبیعی کشور و دوستداران محیط زیست تبدیل شده است. به منظور کاهش خطر انقراض این گونه، نیاز به تشخیص زودهنگام و تهیه نقشه پراکنش بیماری است و در این راستا، دادههای سنجش از دور میتوانند ن چکیده کامل
در چند سال اخیر، بیماری سوختگی شمشاد به یکی از مهمترین نگرانیهای مدیران منابع طبیعی کشور و دوستداران محیط زیست تبدیل شده است. به منظور کاهش خطر انقراض این گونه، نیاز به تشخیص زودهنگام و تهیه نقشه پراکنش بیماری است و در این راستا، دادههای سنجش از دور میتوانند نقش مهمی را ایفا کنند. در این پژوهش برای بررسی میزان تخریب از ادغام تصاویر پانکروماتیک با قدرت تفکیک مکانی بالا و چندطیفی با قدرت تفکیک مکانی پایین استفاده گردیده و همچنین به طور همزمان در تصاویر استخراجشده از ماهواره لندست 8، ویژگیهای طیفی و بافتی مورد توجه قرار گرفته و در نهایت با استخراج ویژگیهای مؤثر از فضای توصیف کاندیدا با کمک الگوریتم ژنتیک و به کارگیری طبقهبند مناسب در قالب به کارگیری همزمان خوشهبندی فازی و طبقهبندی بیشینه شباهت، کلاس پوشش منطقه با دقت مطلوبی بین سالهای 2014 تا 2018 استخراج نهایی شده است. نتایج ارزیابی و ضریب تبیین مدلها، اعتبارسنجی روش را در برآوردهای آینده مورد تأیید قرار میدهد.
پرونده مقاله
تشخيص وسايل نقليه و رديابی آن، نقش مهمی در اتومبیلهای خودران و سيستمهاي حملونقل هوشمند ايفا میکند. شرايط آبوهوايی نامساعد مانند حضور برف سنگين، مه، باران و گرد و غبار با کاهش ديد دوربين، محدوديتهاي خطرناکی ايجاد کرده و بر عملکرد الگوريتمهاي تشخيصی استفادهشده در چکیده کامل
تشخيص وسايل نقليه و رديابی آن، نقش مهمی در اتومبیلهای خودران و سيستمهاي حملونقل هوشمند ايفا میکند. شرايط آبوهوايی نامساعد مانند حضور برف سنگين، مه، باران و گرد و غبار با کاهش ديد دوربين، محدوديتهاي خطرناکی ايجاد کرده و بر عملکرد الگوريتمهاي تشخيصی استفادهشده در سيستمهاي نظارت بر ترافيک و برنامههاي رانندگی خودکار تأثير میگذارد. در این مقاله از شبکه عمیق تشخیص اشیای Faster RCNN با هسته 50ResNet و شبکه RetinaNet استفاده شده و دقت این دو شبکه جهت تشخیص خودرو در آبوهوای نامساعد مورد بررسی قرار میگیرد. پایگاه داده مورد استفاده، فایل DAWN میباشد که شامل تصاویر دنیای واقعی است و با انواع مختلفی از شرایط آبوهوایی نامطلوب جمعآوری شدهاند. نتایج بهدستآمده نشان میدهند که روش ارائهشده در بهترین حالت، دقت تشخیص را از %2/0 به %75 افزایش داده و بیشترین میزان افزایش دقت نیز مربوط به شرایط بارانی میباشد. تمام پردازشها به زبان پایتون و در گوگل کولب انجام شده است.
پرونده مقاله