دخول الأعضاء

للتــــــــواصل

 تم تحديث الموقع وإصدار نسخة جديدة  

تم تدشين النسخة الجديدة بداية شهر سبتمبر 2015م

يمكنك زيارته على الرابط الأساسي لموقع الاتحاد 

http://www.ysuc.org

المدير التنفيذي للموقع 

مروان حسن

1-9-2015 

 

طريقة الترميز الهرمي للتعرف وتطبيقها للتعرف على الصور والأصوات

 

تعتمد فكرة تعرف الكمبيوتر على الأشياء على مدى تحديد أفضل السمات لهذه الأشياء و هذا البحث يقدم تقنية جديدة لهذا الغرض تقوم على دمج تقنيتي البناء الهرمي مع الترميز.

ففي كل طبقة في البناء الهرمي تجري عمليتين أساسيتين الأولى الترميز والثانية إ يجاد التشابه بين الأجزاء .

 

تبدأ العملية بمجموعة مختلفة من الصور " ص " وكل صورة لها هيئات مختلفة "س" فيكون إجمالي الصور في هذه المرحلة "ص × س" نفرض أن حجم كل صورة هو "ح× ح "نقوم بتجزيء كل صورة إلى أجزاء صغيرة "ج1" بحجم "ح1×ح1 " وعدد "ن" مرة أخرى نقوم بتجزيء الصور "ج2" بحجم " ح2×ح2" وعدد "م"بحيث ح>ح2>ح1 (ص>ج2>ج1).

تجدر الإشارة هنا إلى أن الصور تمثل في الكمبيوتر على هيئة مصفوفات  فكل صورة لها مصفوفة وأجزاؤها هي أجزاء من المصفوفة .

يتم الآن ترتيب أجزاء الصور"ح1×ح1 "  في مصفوفة كبيرة"ق" (هذه المصفوفة تسمى عادة قاموس الترميزوسيكون عدد أعمدة هذه المصفوفة ص ×س ×ن وعدد الأسطر ح1×ح1)بحيث تتحول المصفوفة المربعة لكل جزء إلى متجه من بعد واحد فيمثل كل جزء عمودافي المصفوفة "ق".

تقنية الترميز: إذا كان لدينا مصفوفة القاموس "ق" ولدينا متجه "ل" فإن الترميز متجه "ت" بحيث يحقق

ل=ق × ت .

لدينا هنا مصفوفة القاموس حاضرة بقي إيجاد المتجه"ل"  .

المتجه "ل " ينتج من تقسيم كل جزئ من "ج2" إلى نفس حجم "ج1" فالبتالي لكل جزئ من "ج2"  سنحصل على عدد من متجهات الترميز بعدد هذه الأجزاء وهنا تأتي العملية الثانية وهي اختيار أكبر هذه المتجهات فهو يعتبر أكثر متجه يشابه هذا الجزء وتجمع هذه المتجهات في مصفوفة "ش1".

كل ماتم من عمليات تمت في الطبقة الأولى أما في الطبقة الثانية فيتم تثبيت مصفوفة القاموس  واختيار الأجزاء من الصورة الرئيسية وإجراء عملية الترميز واختيار أكبرها والذي يمثل أكثرها شبها وتحفظ هذه المتجهات ايضا في مصفوفة "ش2".

بنفس الطريقة في المرحلة الأخيرة يتم استبدال  مصفو فة القاموس ب "ش1" وتجرى عملية الترميز على "ش2" ومن ثم يتم اختيار الأكبر أيضا المصفوفة الناتج من هذه العملية تمثل عمليا السمة المميزة لهذه الصورة.

تم اعتماد هذه التقنية الجديدة لاستخراج سمات الصور والأصوات وأجريت الاختبارات بالنسبة للصور على قاعدتي بيانات :الأولى الأرقام العربية المكتوبة بخط اليد والثانية على مجموعة صور مختلفة وبالنسبة للاصوات فقد تم تطبيق هذه التقنية على بعض الكلمات المفردة والتي تمثل أسماء بعض الفواكه ومن خلال نتائج هذه الاختبارات تبين أنه من خلال هذه الطريقة المعروضة تمكنا من الحصول على سمات مميزة أفضل من بعض الطرق الأخرى.

 HIERARCHICAL SPARSE METHOD WITH APPLICATIONS IN VISION AND SPEECH RECOGNITION

http://www.worldscientific.com/toc/ijwmip/0/

 

تحميل المقالة