Daily Archive: ژوئن 16, 2020

فروش پروژه دسته بندی پیکسل مبتنی بر قطعه بندی رنگی تصویر با Quaternion Exponent Moments با نرم افزار MATLAB

کد پروژه: 2983

عنوان پروژه: فروش پروژه دسته بندی پیکسل مبتنی بر قطعه بندی رنگی تصویر با Quaternion Exponent Moments با نرم افزار MATLAB

قالب بندی: m – داکیومنت کامل

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 70.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه دسته بندی پیکسل مبتنی بر قطعه بندی رنگی تصویر با Quaternion Exponent Moments با نرم افزار MATLAB

قطعه بندی تصویر یک مساله مهم اما همچنان دشوار برای حل باقی مانده است زیرا این مساله وابسته به برنامه بوده که معمولا اطلاعات در دسترس مرتبط در خصوص ساختار تصویر وجود ندارد. در سال های اخیر، الگوریتم های قطعه بندی تصویر بسیاری توسعه یافته اند، اما این الگوریتم ها اغلب بسیار پیچیده هستند و اغلب نتایج نامطلوبی می دهند. در این پروژه، ما قطعه بندی تصویر رنگی مبتنی بر دسته بندی پیکسل با استفاده از لحظات نمایی چهارگانه  (quaternion exponent moments) ارائه می دهیم. در مرحله اول، ویژگی تصویر پیکسل-سطح مبتنی بر لحظات چهارگانه نمایی (QEMs) استخراج شده است که به طور موثر می تواند بافت پیکسل تصویر را با توجه به ارتباط بین کانال های رنگی مختلف ثبت کند. سپس، ویژگی تصویر پیکسل-سطح به عنوان ورودی دسته بندی ماشین بردار پشتیبانی دو قلو (TSVM) استفاده می شود، و مدل TSVM با انتخاب نمونه های آموزشی با آستانه آنتروپی Arimoto آموزش داده می شود. در نهایت، تصویر رنگی با مدل TSVM آموزش داده شده دسته بندی شده است. این طرح پیشنهادی دارای مزایای زیر است: (1) QEMs کارا برای توصیف بافت پیکسل تصویر رنگی معرفی شده است که همبستگی بین کانال های رنگی مختلف را در نظر می گیرد، (2) بهترین دسته بندی TSVM استفاده شده است که دارای زمان محاسباتی کمتر و دقت دسته بندی بالاتری است. نتایج تجربی نشان می دهد که روش پیشنهادی ما عملکرد قطعه بندی بسیار امید بخشی در مقایسه با پیشرفته ترین روش های قطعه بندی که اخیرا در ادبیات تحقیق ارائه شده دارد.

عكس خروجی برنامه

عکس 1

عکس 2

عکس 3

عکس 3

عکس 4

 

 

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.

فروش پروژه تشخیص احساسات از متون فارسی با شبکه عصبی المن بازگشتی با نرم افزار MATLAB

کد پروژه: 2982

عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص کمربند رانندگان از تصاویر گرفته شده در اتوبان ها برپایه ریخت شناسی تصویر با نرم افزار MATLAB

قالب بندی: m – داکیومنت کامل

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 125.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه تشخیص احساسات از متون فارسی با شبکه عصبی المن بازگشتی با نرم افزار MATLAB

بی شک مهمترین مولفه انسان، حالات و احساسات اوست که با برقراری ارتباط با محیط پیرامون در تعامل است. احساسات یک فرد را می توان از رفتارهای خروجی او مانند حالات چهره، حرکت اعضای بدن، لحن سخن گفتن و نوشتن متن، تشخیص داد. تشخیص احساسات از روی متون فارسی نوشته شده، یک روش علمی – روان شناسانه جهت ارزیابی و درک شخصیت افراد تلقی می گردد که کمک شایانی به شناخت روحیات افراد در زمان نوشتن می کند. روش ارائه شده در این تحقیق بر پایه روش شبکه عصبی المن به صورت بازگشتی (Recurrent Elman Neural Network) است که نمونه ها را آموزش می بیند. سپس از رگرسیون لاجیستیک به منظور تشخیص احساس متون فارسی و از معیارهای ارزیابی هم چون دقت، میانگین مربعات خطا به منظور ارزیابی و تضمین روش پیشنهادی، استفاده شده است. بهترین نرخ تشخیص احساسات، با استفاده از ترکیب همه ویژگی ها، قابل دست یابی است.

عكس خروجی برنامه

عکس 1

عکس 2

عکس 3

عکس 4

عکس 5

عکس 6

 

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.

فروش پروژه تشخیص کمربند رانندگان از تصاویر گرفته شده در اتوبان ها برپایه ریخت شناسی تصویر با نرم افزار MATLAB

کد پروژه: 2981

عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص کمربند رانندگان از تصاویر گرفته شده در اتوبان ها برپایه ریخت شناسی تصویر با نرم افزار MATLAB

قالب بندی: m – داکیومنت کامل

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 100.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه تشخیص کمربند رانندگان از تصاویر گرفته شده در اتوبان ها برپایه ریخت شناسی تصویر با نرم افزار MATLAB

امروزه با توجه به رشد حمل و نقل و خودروهای در تردد در جاده ای شهری و بین شهری، شناسایی عواملی که ممکن است بر جان رانندگان تاثیر بگذارید و به آن ها با جریمه گوشزد گردد، امری حیاتی و مهم به شمار می رود. زیرا کاهش تصادفات جاده ای نشان دهنده آگاه بودن رانندگان از قوانین موجود است. امروزه دوربین های نظارتی مختلفی در سطح شهر و اتوبان های بین شهری قرار گرفته است که رانندگان متخلف را با شناسایی پلاک هایشان جریمه می کند. اما یکی از بخش هایی که به شدت بر سلامت رانندگان و نفر سرنشین کنار راننده تاثیر دارد، بستن کمربند ایمنی است. از این رو، تحقیق پیش رو سعی در ارائه یک روش موثر در تشخیص کمربند رانندگان از تصاویر را دارد. روش پیشنهادی جهت برطرف سازی روش های پیشین شامل کاهش پیچیدگی محاسباتی، افزایش دقت و سرعت بیشتر، ارائه گردیده است. رویکرد این تحقیق مبتنی بر عملیات پردازش تصویر است، بدین صورت که شامل پنج مرحله اساسی می باشد، یعنی پیش پردازش، تشخیص ناحیه پلاک خودرو، تشخیص ناحیه پنجره جلویی، تشخیص فرد در خودرو و یافتن موقعیت کمربند در راننده. این عملیات مبتنی بر تقطیع بوده و از روش لبه یابی مبتنی بر عملگر کانی بهبود یافته مبتنی بر روش اتوماتای یادگیر سلولی با یک مرحله بزرگ نمایی بعد از قطعه بندی و در نهایت استفاده از پردازش ریخت شناسی مبتنی بر منطق فازی جهت تشخیص بسته بودن یا نبودن کمربند ایمنی، انجام می شود. افزایش دقت و حساسیت، از مهمترین معیارهای ارزیابی این تحقیق به شمار می رود.

عكس خروجی برنامه

عکس 1

عکس 2

عکس 3

عکس 4

عکس 5

 

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.