مقالات کنفرانس های داخلی و خارجی (پردازش تصویر) - صفحه 6 - Artificial Intelligence

**Astaraki** · ۱۱-۴-۱۳۸۸, ۰۵:۳۶ بعد از ظهر

طبقه بندي تصاوير رنگي عنبيه به كمك ماتريس هم-اتفاقي تصوير Hue: يك لايه از ساختار سلسله مراتبي براي شناسايي مقاوم افراد

در دهه اخير توجه قابل ملاحظه اي بر باز شناسي افراد از روي بيومتريك عنبيه شده است. روش هاي ارائه شده توانسته اند به شناسايي با دقت بالا دست يابند ولي عيب عمده اين روش ها مقياس پذير نبودنشان است. آن چنان كه عموما تنها روي بانك داده كوچك جواب خوبي مي دهند. يك راه حل براي برخورد با مسئله مقياس پذيري حركت به سمت طبقه بندي سلسله مراتبي است. در اين مقاله روشي جديد براي طراحي لايه اول طبقه بندي كننده و استخراج ويژگي از تصاوير عنبيه ارائه شده است كه بتواند مقاومت خود را در شناسايي افراد زياد با تعداد كم تصوير بر نفر حفظ كند. ويژگي هاي مورد استفاده مستخرج از ماتريس هم-اتفاقي Hue تصاوير رنگي است از نتايج حاصل از آزمايش بر روي بانك داده UBIRIS نشان مي دهد كه مي توان از اين ويژگي ها در فاز شناسايي به خوبي استفاده كرد.

**Astaraki** · ۱۱-۴-۱۳۸۸, ۰۵:۴۰ بعد از ظهر

طراحی يک پروسه تمام اتوماتيک برای یافتن دنده جور در ميله موجگير خودروی پژو 206

اين مقاله يک پروسه جديد تمام اتوماتيک را براي يافتن دنده جور در دو طرف ميله موجگير خودرو ي پژو ارايه مي کند . ميله موجگيرکه براي ميرا کردن نوسانات پيچشي جاده دراکسل عقب خودرو نصب مي شود ، به منظور داشتن عملکرد صحيح بايد از محل دنده جور در خودرو مونتاژ شود . در اين روش از تکنيکهاي نوري جهت تعيين دنده جور استفاده شده است . از مزاياي روش ارايه شده علاوه بر اتوماتيک شدن خط توليد مي توان به افزايش دقت و سرعت توليد ، حذف هزينه ها ي نيروي انساني و قيمت پياده سازي بسيار کمتر در مقايسه با نمونه هاي مشابه خارجي اشاره کرد.

**Astaraki** · ۱۱-۴-۱۳۸۸, ۰۷:۰۱ بعد از ظهر

ف.ي.ل.ت.ر تطبيقي تركيبي قله-دره، كمينه-بيشينه و ميانه براي حذف نويز نقطه اي با حفظ جزئيات تصوير

اولين قدم در بسياري از الگوريتم هاي پردازش تصوير و بينايي ماشين، حذف نويز از تصوير مي باشد، چرا که بدون حذف نويز اين الگوريتم ها نتايج خوبي توليد نمي کنند. براي مثال نويز نقطه اي كه به مانند لکه هاي سياه يا روشن روي تصوير مي باشد يكي از انواع شايع نويزها مي باشد. تا به حال ف.ي.ل.ت.رهاي مختلفي براي كاهش اين نوع نويز ارائه شده است. در گروه اول، ف.ي.ل.ت.رهايي ارائه شد كه عملکرد خوبي در حذف نويز داشته ولي عمومًا تصوير را مات و جزئيات آن را از بين مي بردند. گروه دوم ف.ي.ل.ت.ر هايي که ارائه شد، جزئيات تصوير را حفظ کرده ولي ميزان کاهش نويز آنها کم بود و گروه سوم ف.ي.ل.ت.رها، آنهايي هستند که تلاش مي کنند نويز را حذف کرده در حالي که لبه ها و جزئيات تصوير را نيز حفظ کنند. در بسياري از موارد اين ف.ي.ل.ت.رها عملكرد خوبي دارد ولي چنانچه جزئيات ريز تصوير كم باشد و يا سطوح خاكستري موجود در همسايگي پيکسل ها اختلاف زيادي با هم داشته باشند، باعث مات شدن تصوير مي گردد. در اين مقاله يك روش تطبيقي بر اساس ف.ي.ل.ت.ر تركيبي قله دره و كمينه بيشينه ارائه کرده ايم. همچنين در يك روش تطبيقي پيشنهادي ديگر ف.ي.ل.ت.ر ميانه و ف.ي.ل.ت.ر قله دره را با هم ترکيب كرده ايم. اين ف.ي.ل.ت.رهاي جديد در گروه سوم ف.ي.ل.ت.رها قرار مي گيرند که تلاش مي کنند نويز را کاهش داده در حالي که جزيئات تصوير را حفظ کنند. نتايج آزمايشات کارايي بهتر اين الگوريتم ها را در کاهش نويز بيشتر همراه با حفظ جزيئات بيشتر نشان مي دهد.

**Astaraki** · ۱۱-۴-۱۳۸۸, ۰۷:۰۳ بعد از ظهر

ف.ي.ل.ت.ر کردن مقادير تعلق برای مقاوم‌سازی تقطيع تصاوير در مقابل نويز

روش خوشه بندي فازيِ fcm در تقطيع تصاوير از کارايي بسيار خوبي بر خوردار است. اما در صورتي که تصوير به کمي نويز آغشته شده باشد، به مقدار قابل توجهي از کارايي آن کاسته مي شود. در اين مقاله هدف استفاده از وابستگي مکاني پيکسل هاي تصوير در تقطيع يک تصوير با روش خوشه بندي فازي است. بدين منظور روشي پيشنهاد مي شود که قادر است با ف.ي.ل.ت.ر کردن مقادير تعلق بدست آمده براي خوشه هاي مختلف در طي فرايند تقطيع بر مقاومت fcm در مقابل نويزهاي گاسي و فلفل -نمکي به مقدار بسيار زيادي بيفزايد. در چندين آزمايش، مقاومت اين روش در مقابل نويزهاي مختلف با روش هاي رايج ديگر مانند rfcm و sfcm مقايسه شده است. نتايج آزمايشات نشان دهندة مقاومت بالاتر روش پيشنهاد شده در مقايسه با ساير روشها است.

**Astaraki** · ۱۱-۴-۱۳۸۸, ۰۷:۰۶ بعد از ظهر

قطعه بندي تصاوير رنگي با استفاده از روش فازي بر پايه بهينه سازي گروه ذرات

روش خوش هبندي فازيِ fcm در تقطيع تصاوير از کارايي بسيار خوبي بر خوردار است. اما در صورتي که تصوير به کمي نويز آغشته شده باشد، به مقدار قابل توجهي از کارايي آن کاسته مي شود. در اين مقاله هدف استفاده از وابستگي مکاني پيکسلهاي تصوير در تقطيع يک تصوير با روش خوشه بندي فازي است. بدين منظور روشي پيشنهاد مي شود که قادر است با فيلتر کردن مقادير تعلق بدست آمده براي خوشه هاي مختلف در طي فرايند تقطيع بر مقاومت fcm در مقابل نويزهاي گاسي و فلفل -نمکي به مقدار بسيار زيادي بيفزايد. در چندين آزمايش، مقاومت اين روش در مقابل نويزهاي مختلف با روش هاي رايج ديگر مانند rfcm و sfcm مقايسه شده است. نتايج آزمايشات نشان دهندة مقاومت بالاتر روش پيشنهاد شده در مقايسه با ساير روشها است.

**Astaraki** · ۱۱-۴-۱۳۸۸, ۰۹:۵۰ بعد از ظهر

کاربرد الگوريتم ايمني مصنوعي در خوشه يابي داده ها

در اين تحقيق از الگوريتم ايمني مصنوعي براي پايه ريزي يک روش جديد خوشه يابي بهره گيري شده است. مولفه هاي سلولهاي دفاعي به شکل مختصات مراکز خوشه ها خود را با آنتي ژنها ‍(( قرابت )) تعريف شده در يک روند تکاملي به وسيله عملگر جهش بهبود مي بخشند. کميت قرابت در سيستم ايمني شبيه سازي شده به شکل عکس خطاي کوانتيزه کردن تعريف شده است. روش ارائه شده برروي انواع مختلفي از داده هاي مصنوعي و داده هاي مشهور در پردازش الگو )با تنوع در ابعاد فضاي ويژگي و تعداد نمونه ها( آزمايش شده است. نتايج به دست آمده ضمن موفقيت روش پيشنهادي در خوشه يابي مجموعه داده هاي مختلف، برتري نسبتا قابل توجهي را در عملکرد اين روش نسبت به روش k-means و روش خوشه يابي ژنتيک نشان مي دهند.

**Astaraki** · ۱۱-۴-۱۳۸۸, ۰۹:۵۵ بعد از ظهر

کاربرد تبديل هادامارد مايل در کلاسبندی بافتها

بازدهي روشهاي مبتني بر پردازش سيگنال در استخراج ويژگي و کلاسبندي بافتهاي طبيعي مطلوب بوده است. همچنين سادگي نسبي و سرعت قابل قبول تبديلات حقيقي مانند dct و wht در تحليل بافتها, آنها را به رويکردط عملی در استخراج ويژگی بافتها تبديل کرده است. در اين تحقيق کاربرد تبديل هادامارد مايل در استخراج ويژگي بافتهاي طبيعي بررسی گرديده است و به همين منظور انواع متفاوت اين تبديل با ساير تبديلات حقيقي در يک آزمون کلاسبندي رقابتي مقايسه گرديده اند تا نقاط قوت و ضعف هريک مشخص گردد.

**Astaraki** · ۱۱-۴-۱۳۸۸, ۰۹:۵۸ بعد از ظهر

كشف عيوب در تصاوير سطح چوب

در صنايع چوببري كنترل كيفيت چوب توليدي يكي از مهمترين مراحل توليد است كه براي حفط كيفيت و ارزش چوب بايد هرچه بهتر صورت گيرد . براي افزايش دقت، سرعت و همساني توليدات، كشف و درجه بندي عيوب روي سطح آن بسيار اهميت دارد . سختي اين كار تفاوتهاي بين عيوب مختلف و شباهت بين برخي عيوب و نواحي سالم است. ايده اصلي در اين مقاله، آن است كه نواحي سالم چوب نوعي بافت تقريباً منظم دارند و عيوب به عنوان بي نظمي هايي در اين بافت منظم ظاهر مي شوند. با اعمال فيلترهاي گابور روي تصاوير، اين بي نظمي ها خود را نشان مي دهند. البته برخي عيوب همانند شكافهاي روي چوب با اين روش از بافت سالم تشخيص داده نمي شود كه با توجه به لبة تيز آنها از عملگر لبه يابي لاپلاس گوسي استفاده گرديد . كارايي سيستم روي 170 تصوير ارزيابي شده است . مي توان نسبت عيوب كشف شده به كل عيوب را تا كشف كل عيوب افزايش داد، ولي با اين كار نواحي سالمي كه به عنوان عيوب اعلام مي شوند هم افزايش مي يابد. در يك حالت مقادير 0 / 880و0/ 047 براي نسبت كشف درست عيوب به كل عيوب موجود و نسبت كشف هاي نادرست به كل عيوب كشف شده بدست آمد . اين مقادير با تغيير پارامترهاي سيستم بترتيب 0/968 و0/ 232 بدست آمد.

**Astaraki** · ۱۱-۵-۱۳۸۸, ۰۹:۴۷ قبل از ظهر

كوانتيزاسيون رنگ مبنتي بر شبكه نگاشت خود سازمانده تطبيقي با زمان پروانه‌اي

كوانتيزاسيون رنگ، تكنيكي براي پردازش و كاهش رنگهاي تصوير است. در اين مقاله برخي از الگوريتم هاي كوانتيزاسيون رنگ بررسي و با يكديگر مقايسه شده اند. در نهايت، يك الگوريتم يادگيري مبتني بر نگاشت خودسازمانده تطبيقي با زمان پيشنهاد شده است. الگوريتم پيشنهادي از تابع نرخ يادگيري و تابع همسايگي شبكه نگاشت خودسازمانده تطبيقي با زمان، و ترتيب پرش پروانه اي سراسري استفاده ميكند. در اين روش نرخ يادگيري و تابع همسايگي جداگانه براي هر نورون درنظر گرفته مي شود. با داشتن شعاع همسايگي و نرخ يادگيري مستقل مي توان كنترل بيشتري روي رفتار هر نورون مستقل از نورون هاي ديگر داشت. پرش پروان هاي سراسري استفاده شده، ترتيب داده هاي ورودي را به صورت الگوهاي شبه تكراري تغيير مي دهد. اين ترتيب داده هاي آموزشي، به نورونها اجازه ميدهد تا كل ويژگي هاي تصوير را هر چه سريعتر درك كنند. نتايج نشان دهنده عملكرد برتر الگوريتم پيشنهادي در مقايسه با ساير الگوريتم هاي كوانتيزاسيون رنگ است.

**Astaraki** · ۱۱-۵-۱۳۸۸, ۱۰:۵۸ قبل از ظهر

گاري بر پاارائه ي الگوريتم جديد نهان يه ي تبديلridgelet

تبديل ridgelet يک تبديل multiresolution جديد برپايه ي تبديلهاي رادون و موجک است. تبديل موجک در تشخيص لبه هاي ممتد، که در راستاي يک خط قرار دارند، داراي محدوديت است. تبديل ridgelet با نگاشت تکينگي خطي به تکينگي نقطه اي به وسيلهي تبديل رادون، امکان تشخيص بهتر لبه هاي ممتد در راستاي يک خط را فراهم مي کند -در اين مقاله، تاثير تبديل ridgelet. بر الگوريتمهاي نهان- نگاري بررسي شده است. بدين منظور يک الگوريتم نهان- نگاري را بر اساس تبديلهاي موجک و ridgelet پياده سازي کرده و نتايج اين دو الگوريتم، با يکديگر مقايسه ميشوند. نتايج اين بررسي، مشخص ميکند که استفاده از تبديل ridgelet باعث افزايش مقاومت در برابر حملات افزودن نويز گوسي، فشردهسازي JPEG ،فيلترهموارسازي ميانه و تغيير ، اندازه ميگردد. همچنين با افزودن تعداد سطوح تجزيه، بر خلاف الگوريتم بر پايه ي تبديل موجک، مقاومت در برابر نويز گوسي، فيلتر ميانه تغيير محسوسي نميکند، اما مقاومت در برابر فشرده سازي JPEG و تغيير اندازهي تصوير، افزايش مييابد. به علاوه، شفافيت در الگوريتم برپايه ي تبديل ridgelet کمتر از الگوريتم برپايه ي تبديل موجک ميباشد، در نتيجه در الگوريتم برپايه ي تبديل ridgelet افت کيفيت تصوير کمتر است و تغييرات در تصوير ميزبان، براي چشم انسان کمترقابل تشخيص خواهد بود.