ساخت پاوپوینت با هوش مصنوعی
کم تر از 5 دقیقه با هوش مصنوعی کافه پاورپوینت ، پاورپوینت بسازید
برای شروع ساخت پاورپوینت کلیک کنید
شما در این مسیر هستید :خانه / محصولات /powerpoint / دانلود پاورپوینت آموزش نحوه تشخیص پوست در فضای رنگ مفهوما یکنواخت با استفاده از مدل بیضوی مسطح و بررسی کاربردهای تشخیص نواحی پوست (کد14085)
دانلود پاورپوینت آموزش نحوه تشخیص پوست در فضای رنگ مفهوما یکنواخت با استفاده از مدل بیضوی مسطح و بررسی کاربردهای تشخیص نواحی پوست (کد14085)
شناسه محصول و کد فایل : 14085
نوع فایل : Powerpoint پاورپوینت
قابل ویرایش تمامی اسلاید ها دارای اسلاید مستر برای ویرایش سریع و راحت تر
امکان باز کردن فایل در موبایل - لپ تاپ - کامپیوتر و ...
با یک خرید میتوانید بین 342000 پاورپینت ، 25 پاورپوینت را به مدت 7 روز دانلود کنید
فایل های مشابه شاید از این ها هم خوشتان بیاید !!!!
دانلود پاورپوینت آشنایی با اجزاء و ساختار و اساس کار ماشین دایکست جنرال و ماشین دایکست سروو (DCM) (کد14094)
دانلود پاورپوینت آشنایی با اهداف مورد نظر اتوماسیون فیدرهای فشار متوسط و بررسی مراحل اجرای پروژه اتوماسیون فیدرهای فشار متوسط (کد14092)
دانلود پاورپوینت مقدمه های بر شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های تکاملی و بررسی تکامل شبکه‌های عصبی مصنوعی (کد14090)
دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی اهمیت مشکل کاهش تاخیر و استفاده از زمان بندی خواب/بیدار متغیر برای نود‌های مختلف بر اساس نیاز بار ترافیکی آنها (کد14088)
دانلود پاورپوینت آشنایی با مهمترین اقدامات لازم برای مراقبت، پیشگیری و کنترل بیماری‌های قابل انتقال در بلایا (کد14079)
دانلود پاورپوینت مسئله توزیع اقتصادی بار بین واحدهای حرارتی و بررسی تاثیر تلفات شبکه انتقال در توزیع اقتصادی بار بین نیروگاهها (کد14078)
توضیحات محصول دانلود پاورپوینت آموزش نحوه تشخیص پوست در فضای رنگ مفهوما یکنواخت با استفاده از مدل بیضوی مسطح و بررسی کاربردهای تشخیص نواحی پوست (کد14085)
دانلود پاورپوینت آموزش نحوه تشخیص پوست در فضای رنگ مفهوما یکنواخت با استفاده از مدل بیضوی مسطح و بررسی کاربردهای تشخیص نواحی پوست
\nDML
\n\nعنوان های پاورپوینت :
\nآموزش نحوه تشخیص پوست در فضای رنگ مفهوما یکنواخت با استفاده از مدل بیضوی مسطح و بررسی کاربردهای تشخیص نواحی پوست
\nDML
\nتشخیص پوست در فضای رنگ مفهوما یکنواخت با استفاده از مدل بیضوی مسطح
\nکاربردهای تشخیص نواحی پوست
\nرهیافت‌های موجود برای تشخیص نواحی پوست
\nبدست آوردن قوانینی برای لومینانس و کرومینانس پوست
\nروشهای غیر پارامتریک
\nروشهای مدلسازی پارامتریک
\nروش مدلسازی پارامتریک تک گاوسی
\nمدل رنگ پوست
\nروش مدلسازی پارامتریک چندگاوسی
\nروش مدلسازی بیضوی
\nروش مدلسازی کرانههای بیضوی
\nمشکل روش کرانههای بیضوی
\nحل این مشکل در روش پیشنهادی ما
\nترکیب مدل‌های بیضوی زیر فضاها
\nپایگاه داده مورد استفاده
\nنتایج
\n\n \n\n \n\n\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nروش مدلسازی پارامتریک تک گاوسی\n\nفرض می‌شود که تیرگی پوست انسان در زیر فضاهای دوبعدی فضای رنگ، از یک مدل گاوسی است\n\nسعی در بدست آوردن پارامترهای این مدل (میانگین و کوواریانس) از یک مجموعهی آموزشی تصاویر پوست\n\nبدست آوردن نواحی صورت با یک آستانهگیری بر روی تصویر خاکستری‌ای که حاصل از احتمال زیر برای هر پیکسل میباشد:\n\nکه در آنو پارامترهای مدل گاوسی (میانگین و کوواریانس) بوده و c نیز رنگ پیکسل میباشد.\n\nپارامترهای مدل می‌توانند از روی مجموعهی دادهها بصورت زیر تخمین زده شوند:\n\nبسیار سریع و ساده\n\nدر شرایط نوری مختلف به خوبی عمل نمی‌کند\n\nپیدا کردن مقدار آستانهی مناسب، وقتی که دارای پس زمینهی پیچیده هستیم، مشکل است.\n\nروش مدلسازی پارامتریک تک گاوسی\n\nمدل رنگ پوست\n\nروش مدلسازی پارامتریک چندگاوسی\n\nیک حالت عمومی‌تر از مدل تک‌گاوسی بوده و مجموعهی چند مدل تک‌گاوسی میباشد\n\nبدست آوردن مدل‌های چندگاوسی توسط الگوریتم Expectation – Maximization انجام می‌پذیرد\n\nیادگیری مدل مشکل بوده و سرعت آن پائین میباشد.\n\nروش مدلسازی بیضوی\n\nمعادل منحنی‌های تراز فاصلهی ماهالانوبیس در فواصل مختلف در روش تک‌گاوسی میباشد.\n\nارائه شده جهت بالا بردن هر چه بیشتر سرعت در مدلسازی تک گاوسی و حذف مرحلهی آستانهگیری\n\nاز همان پارامترهای مدل گاوسی استفاده می‌شود.\n\nمدل بیضوی پوست:\n\nنشان‌دهندهی اندازهی شمول دادهها در مدل بیضوی میباشد .\n\nشرط داخل بودن پیکسل X در داخل بیضی مشخصه این است که:\n\nروش مدلسازی کرانههای بیضوی\n\nدر مدل گاوسی فرکانس تکرار مقادیر پیکسل‌ها، تاثیر شدیدی بر روی مرکز شکل مدل گاوسی و بالطبع مرکز بیضی مدل‌کنندهی پوست می‌گذارد.\n\nدر این روش مرکز بیضی را به جای اینکه منطبق بر نقطهی پیک مدل گاوسی در نظر بگیرند، آن را منطبق بر میانگین دادههای آموزشی هرس شده، بدون در نظر گرفتن فرکانس تکرار آنها قرار دادهاند. سایر پارامترهای مدل بیضوی از همان مدل گاوسی حاصل از دادههای هرس شده، مانند روش قبلی بدست می‌آیند.\n\nمطالعات و پیادهسازی‌ها قبلی نشان دادهاند که مدل کرانههای بیضوی بهتر از مدل‌های تک‌گاوسی و چند گاوسی عمل می‌کند.\n\nمشکل روش کرانههای بیضوی\n\nدر مدلسازی کرانههای بیضوی مرکز بیضی به دلیل تغییرات شدید، مورد تصحیح قرار گرفت ولی برای بدست آوردن سایر پارامترهای مدل بیضوی از همان ماتریس کوواریانس مدل گاوسی استفاده شد\n\nفرکانسهای تکرار بالا در یک محدودهی کوچک می تواند ماتریس کوواریانس را نیز به نحوی تغییر دهد که بدست آوردن قطرهای مدل بیضوی از آن دقیق نباشد\n\nحل این مشکل در روش پیشنهادی ما\n\nابتدا دادههای کم‌اهمیت و نویزی را هرس می‌کنیم تا مدل بیضوی بدست‌آمده بهخوبی منعکس کنندهی چگالی اصلی دادههای مجموعهی آموزشی باشد\n\nسپس ماتریس کوواریانس دادهها را بدون در نظر گرفتن فرکانسهای تکرار بدست می‌آوریم.\n\nچون از فرکانس تکرار دادهها استفاده نشده است، این مدل را مدل بیضوی حاصل از دادههای مسطح نامیدهایم.\n\nترکیب مدل‌های بیضوی زیر فضاها\n\nاگر برای مدلسازی پوست از زیرفضای کروماتیک فضای رنگ استفاده کنیم، یعنی اینکه اثرات لوما را نادیده گرفتهایم\n\nاز طرفی نادیده گرفتن اثرات لوما کارایی را پائین خواهد آورد\n\nبنابراین از مدل‌های بیضوی بدست آمده در هر سه زیر فضای فضای رنگ استفاده می‌کنیم.\n\nنتیجه:\n\nهم اثرات لوما را دخالت داده دادهایم.\n\nهم ضمن بالابردن نرخ تشخیص در مدل‌های بیضوی میزان False Positiveها را کاهش داده دادهایم.\n\nپایگاه داده مورد استفاده\n\n۳۰۴ تصویر شامل تمامی رنگ پوست‌های مختلف\n\nبیش از ۷۰۰ صورت\n\nحدود ۳۲۳۰۰۰ پیکسل رنگ پوست\n\nتعداد محدودی عکس‌های شخصی و خانوادگی و بقیه، تصاویر بدست آمده از اینترنت و در شرایط کنترل نشده و عمدتا با کیفیت پائین\n\nجمع‌آوری شده توسط Jain و همکارانش از افراد با قومیت‌ها و نژادهای مختلف و از قسمت‌های مختلف پوست (صورت، دست‌ها و پاها)\n\nتصاویر در محیط‌های داخلی و بیرونی بوده و شامل سایهها و شرایط نوری مختلف و کنترل نشده\n\n \n\n \n\n30 تا 70 درصد پروژه | پاورپوینت | سمینار | طرح های کارآفرینی و توجیهی | پایان-نامه | پی دی اف مقاله ( کتاب ) | نقشه | پلان طراحی | های آماده به صورت رایگان میباشد ( word | pdf | docx | doc )
