Tag Archive: پروژه پردازش تصویر matlab

فروش پروژه طبقه بندی تومورهای مغزی با شبکه عصبی عمیق کانولوشن برپایه فرکتال با MATLAB

Author: Natrani7170 آوریل 26, 2022 0 Comments

کد پروژه: 3079

عنوان پروژه: فروش پروژه طبقه بندی تومورهای مغزی با شبکه عصبی عمیق کانولوشن برپایه فرکتال با MATLAB

قالب بندی: m – داکیومنت

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 100.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه طبقه بندی تومورهای مغزی با شبکه عصبی عمیق کانولوشن برپایه فرکتال با MATLAB

توده های سرطانی در ناحیه مغز، یک مشکل بزرگ در تشخیص زودهنگام هستند که نیاز به سیستم های هوشمند در این زمینه مشاهده می شود. لذا این مقاله یک روش مبتنی بر یادگیری ماشین را در تشخیص ویژگی های توده های سرطانی در ناحیه مغز از تصاویر MRI را مورد نظر قرار می دهد. یکی از مهمترین این ویژگی ها، شناسایی تومورهای گلیوما است که مشخصات خاصی را دارند. لذا به کارگیری مجموعه داده TCGA-GBM به عنوان داده های ورودی مدنظر قرار می گیرد و از شبکه عصبی عمیق کانولوشن برای آموزش و آزمون داده ها جهت تشخیص و طبقه بندی توده های سرطانی استفاده می شود. جهت بهبود فضای جستجو در زمان استخراج ویژگی ها، مدل فرکتال در لایه های آموزش و آزمون شبکه عصبی کانولوشن، فراخوانی می گردد که می تواند ویژگی های اضافی را تا حد ممکن کاهش بدهد تا در عملیات تشخیص و طبقه بندی توده های سرطانی، موثرتر واقع شود. نتایجی که این تحقیق از لحاظ معیارهای ارزیابی به دست می آورد، به خصوص دقت 98.68%، نشان از بهبود رویکرد پیشنهادی نسبت به سایر روش های مشابه است. فلوچارت رویکرد پیشنهادی در عکس 1 مشخص است.

عکس خروجی برنامه

عکس 1

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

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

کامپیوتر - MATLAB

طبقه بندی تومورهای مغزی, طبقه بندی تومورهای مغزی matlab, پروژه matlab, پروژه استخراج ویژگی تومور matlab, پروژه استخراج ویژگی تومور فرکتال matlab, پروژه تشخیص تومور matlab, پروژه تشخیص تومور مغزی matlab, پروژه تشخیص تومور مغزی یادگیری عمیق, پروژه تشخیص تومور مغزی یادگیری عمیق matlab, پروژه تشخیص تومور یادگیری عمیق کانولوشن matlab, پروژه فرکتال matlab, پروژه پردازش تصویر, پروژه پردازش تصویر matlab

فروش پروژه روش درشت به ریز تشخیص تراز صورت بر اساس سازوکار توجه به خود با MATLAB

Author: Natrani7170 ژانویه 9, 2022 0 Comments

کد پروژه: 3068

عنوان پروژه: فروش پروژه روش درشت به ریز تشخیص تراز صورت بر اساس سازوکار توجه به خود با MATLAB

قالب بندی: m – داکیومنت

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 55.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه روش درشت به ریز تشخیص تراز صورت بر اساس سازوکار توجه به خود با MATLAB

در طبیعت، مسئله تشخیص تراز یا نشانه های چهره، هم چنان یک مسئله چالش برانگیز به خصوص در بینایی کامپیوتری است. در حال حاضر، روش های مبتنی بر یادگیری عمیق نقش اصلی را در حل این مسئله، ایفا می کنند. با این حال، این رویکردها به طور کلی بر یادگیری ویژگی های محلی تمرکز می کنند و روابط سراسری را نادیده می گیرند. بنابراین، در این مطالعه، یک سازوکار توجه به خود در تشخیص نشانه ‌های چهره معرفی می‌شود. به طور خاص، یک روش تشخیص نشانه های صورت از حالت درشت به ریز پیشنهاد شده است که از دو ساختار مانند ساعت شنی روی هم به‌ عنوان ستون فقرات استفاده می ‌کند و یک بلوک جدید خودتوجهی با هدایت نقطه‌ نما (LGSA) بین آن ها قرار می‌ گیرد. بلوک LGSA روابط سراسری بین موقعیت ‌های مختلف روی نگاشت ویژگی را یاد می‌ گیرد و به یادگیری ویژگی اجازه می ‌دهد تا بر روی مکان‌ های نشانه ‌ها با کمک یک نگاشت، توجه خاص نشانه ها که در مدل ساعت شنی مرحله اول ایجاد می ‌شود، تمرکز کند. از دست دادن حالت پخته شده در زمان توجه جدید نیز برای اطمینان از تولید یک نگاشت توجه دقیق نشانه، پیشنهاد شده است. یک بلوک تبدیل کانال جدید به عنوان بلوک سازنده مدل ساعت شنی برای بهبود ظرفیت مدل استفاده می شود. استراتژی درشت به ریز در طول و بین فازها برای کاهش پیچیدگی اتخاذ می شود. نتایج تجربی، روی مجموعه داده‌ های عمومی، برتری روش پیشنهادی ما را در برابر مدل‌ های پیشرفته نشان می ‌دهد. این پروژه شبیه سازی مقاله A Coarse-to-fine Facial Landmark Detection Method based on Self-attention Mechanism است.

عكس خروجی برنامه

عکس 1

عکس 2

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

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

کامپیوتر - MATLAB

انجام پروژه اپنت, پروژه matlab, پروژه تشخیص تراز چهره, پروژه تشخیص تراز چهره matlab, پروژه تشخیص چهره, پروژه تشخیص چهره LGSA, پروژه تشخیص چهره matlab, پروژه تشخیص چهره با ترازبندی, پروژه تشخیص چهره با مکانیسم توجه به خود, پروژه تعیین چهره matlab, پروژه ردیابی چهره matlab, پروژه شناسایی چهره matlab, پروژه پردازش تصویر, پروژه پردازش تصویر matlab

فروش پروژه حذف باران از تصاویر ثابت با استفاده از تکنیک کمینه سازی گرادیان L0 با MATLAB

Author: Natrani7170 دسامبر 29, 2021 0 Comments

کد پروژه: 3066

عنوان پروژه: فروش پروژه حذف باران از تصاویر ثابت با استفاده از تکنیک کمینه سازی گرادیان L0 با MATLAB

قالب بندی: m – داکیومنت

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 65.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه حذف باران از تصاویر ثابت با استفاده از تکنیک کمینه سازی گرادیان L0 با MATLAB

حذف باران از تصاویر ثابت یک کار پیچیده و چالش برانگیز است. قطرات باران فقط بر روی یک بخش بسیار کوچک از یک تصویر تاثیر می گذارد. از این رو، منجر به یک حالت سردرگم در تعیین این که کدام بخش باید در نظر گرفته شود و کدام بخش نباید در نظر گرفته شود، می گردد . در این مقاله، یک تکنیک جدید پیاده‌ سازی شده است که به طور موثر از رویکرد کمینه‌ سازی گرادیان L0 برای حذف پیکسل ‌های باران در تصویر استفاده می‌ کند. تکنیک کمینه سازی می تواند به صورت سراسری به کنترل این قضیه بپردازد که چه تعداد گرادیان غیر صفر در تصویر شکل می گیرد. این روش، مستقل از ویژگی‌ های محلی است، اما در عوض، لبه‌ های مهم را در سطح سراسری قرار می ‌دهد. این لبه های برجسته، حفظ شده و دامنه کم و جزئیات ناچیز را کاهش می دهد که اساس حذف پیکسل های باران به این ترتیب است. در نهایت باران حذف شده از تصاویر با استفاده از تکنیک تنظیم هیستوگرام برای دریافت کنتراست بهتر، شدت بیشتری می یابند. نتایج تجربی نشان می‌ دهد که الگوریتم پیشنهادی بسیار کارآمد است، زیرا باران را حتی در شرایط شدید نیز حذف می ‌کند و در عین حال، جزئیات تصویر را حفظ می‌ کند.

عكس خروجی برنامه

عکس 1

عکس 2

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

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

کامپیوتر - MATLAB

پروژه حذف باران matlab, پروژه حذف باران از تصویر matlab, پروژه حذف نویز matlab, پروژه هوش مصنوعی, پروژه پردازش تصویر, پروژه پردازش تصویر matlab, پروژه کاهش باران matlab, پروژه کمینه سازی گرادیان L0, پروژه کمینه سازی گرادیان L0 متلب

فروش پروژه تشخیص کاور کتاب ها برپایه OCR با یادگیری عمیق با MATLAB و Python

Author: Natrani7170 ژوئن 9, 2021 0 Comments

کد پروژه: 3053

عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص کاور کتاب ها برپایه OCR با یادگیری عمیق با MATLAB و Python

قالب بندی: m – داکیومنت کامل

دسته: کامپیوتر – MATLAB – Python

قیمت: 250.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB – Python

شرح مختصر:

فروش پروژه تشخیص کاور کتاب ها برپایه OCR با یادگیری عمیق با MATLAB و Python

عكس خروجی برنامه

عکس 1

عکس 2

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

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

کامپیوتر - MATLAB, کامپیوتر - Python

پروژه matlab, پروژه OCR با یادگیری عمیق, پروژه OCR متلب, پروژه تشخیص کاور کتاب, پروژه تشخیص کاور کتاب matlab, پروژه تشخیص کاور کتاب OCR, پروژه تشخیص کتاب یادگیری عمیق, پروژه شناسایی کاور کتاب یادگیری عمیق, پروژه پردازش تصویر, پروژه پردازش تصویر matlab, پروژه یادگیری عمیق, پروژه یادگیری عمیق matlab, پروژه یادگیری عمیق python

فروش پروژه تشخیص لومن آئورتیک با استفاده از رویکرد خوشه بندی K-means با MATLAB

Author: Natrani7170 ژوئن 7, 2021 0 Comments

کد پروژه: 3051

عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص لومن آئورتیک با استفاده از رویکرد خوشه بندی K-means با MATLAB

قالب بندی: m – داکیومنت کامل

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 100.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه تشخیص لومن آئورتیک با استفاده از رویکرد خوشه بندی K-means با MATLAB

عكس خروجی برنامه

عکس 1

عکس 2

عکس 3

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

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

کامپیوتر - MATLAB

انجام پروژه پردازش تصویر FPGA, پروژه matlab, پروژه تشخیص لومن آئورتیک, پروژه تشخیص لومن آئورتیک kmeans, پروژه تشخیص لومن آئورتیک matlab, پروژه خوشه بندی kmeans, پروژه خوشه بندی kmeans متلب, پروژه متلب, پروژه هوش مصنوعی matlab, پروژه پردازش تصویر, پروژه پردازش تصویر matlab

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

Author: Natrani7170 ژوئن 16, 2020 0 Comments

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.

کامپیوتر - MATLAB

تشخیص ناحیه پنجره جلویی خودرو, پروژه اتوماتای یادگیر سلولی, پروژه اتوماتای یادگیر سلولی matlab, پروژه تشخیص فرد در خودرو و یافتن موقعیت کمربند در راننده, پروژه تشخیص ناحیه پلاک خودرو, پروژه تشخیص کمربند رانندگان, پروژه تشخیص کمربند رانندگان matlab, پروژه ریخت شناسی, پروژه ریخت شناسی matlab, پروژه شناسایی کمربند راننده, پروژه شناسایی کمربند راننده matlab, پروژه شناسایی کمربند راننده در زمان رانندگی, پروژه متلب, پروژه پردازش تصویر, پروژه پردازش تصویر matlab

فروش پروژه تشخیص و ردیابی حرکت از ویدئو با الگوریتم SLKCF با نرم افزار MATLAB

Author: Natrani7170 ژوئن 9, 2019 0 Comments

کد پروژه: 2909

عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص و ردیابی حرکت از ویدئو با الگوریتم SLKCF با نرم افزار MATLAB

قالب بندی: m

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 45.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه تشخیص و ردیابی حرکت از ویدئو با الگوریتم SLKCF با نرم افزار MATLAB

شبیه سازی در محیط MATLAB و در یک سیستم با پردازنده 7 هسته ای و پردازنده 3.4 گیگاهرتزی اینتل به همراه 6 مگابایت کَش و همین طور 6 گیگابایت حافظه، شبیه سازی و اجرا گرفته شده است. رویکرد پیشنهادی با استفاده از مجموعه داده های http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/datasets.html انجام گرفته است. به صورت پیش فرض از سه داده آن با 16 تصویر به عنوان آزمون اولیه استفاده شده است که می توان تعداد فریم ها را بیشتر نمود. در بعضی داده ها، گراند تراث وجود دارد و در بعضی نیز وجود ندارد. تعریف موقعیت اولیه برای شناسایی، تشخیص و ردیابی هرگونه تحرک در فریم های ویدئویی به صورت یک موقعیت شناخته شده با ایجاد یک ماتریس موقعیت به برنامه داده شده است.

رخ AUC به عنوان یک معیار ارزیابی که ناحیه زیر منحنی در ROC است، 0.8592 را نشان می دهد. همین طور حداکثر نرخ حساسیت 194، حداکثر نرخ ویژگی ها 107 و نرخ بهره وری هزینه 148 و حداکثر نرخ کارایی 160 می باشد. به طور میانگین برای کل این مجموعه داده، ضریب باتاچاریا برابر 0.9948 و همین طور نرخ ارزیابی CLE برابر 0.9949 بوده است. نرخ دقت در تشخیص نیز 91 % بوده است. لازم به ذکر است که ضریب باتاچاریا، به اندازه گیری مقدار همپوشانی بین دو نمونه آماری یا جمعیتی از آن ها را نشان می دهد. ضریب می تواند برای تعیین نزدیک بودن نسبی دو نمونه مورد نظر استفاده شود. از آن برای اندازه گیری جدایی کلاس ها در طبقه بندی استفاده می شود و از نظر فاصله زمانی Mahalanobis قابل اعتمادتر است، زیرا فاصله Mahalanobis یک مورد خاص از فاصله باتاچاریا است، زمانی که انحراف استاندارد دو کلاس یکسان باشد. در نتیجه، زمانی که دو کلاس دارای معنی مشابه، اما انحرافات استاندارد مختلف، فاصله Mahalanobis به صفر می رسد، در حالی که فاصله باتاچاریا بسته به تفاوت بین انحراف استاندارد افزایش می یابد. زمان اجرا برای تشخیص و ردیابی تحرک با الگوریتم SLKCF در داده اول، 3.7 ثانیه بوده است.

عكس خروجی برنامه

عکس 1