Tag Archive: پروژه پردازش تصویر

فروش پروژه تشخیص آلزایمر از تصاویر MRI با رویکرد یادگیری عمیق گروهی با MATLAB

Author: Natrani7170 می 5, 2022 0 Comments

کد پروژه: 3091

عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص آلزایمر از تصاویر MRI با رویکرد یادگیری عمیق گروهی با MATLAB

قالب بندی: m

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 75.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه تشخیص آلزایمر از تصاویر MRI با رویکرد یادگیری عمیق گروهی با MATLAB

بیماری آلزایمر یکی از شایع ترین بیماری های عصبی است. تشخیص دقیق اختلال شناختی خفیف (MCI) در مرحله پیش ‌درومال آلزایمر می‌تواند شروع را به تاخیر بیندازد. بنابراین، تشخیص زودهنگام آلزایمر بسیار ضروری است. در این تحقیق یک رویکرد هوشمند برای تشخیص آلزایمر از تصاویر MRI بر اساس داده های OASIS-3 انجام گرفته است که رویکرد مبتنی بر یادگیری عمیق گروهی است که بر اساس ویژگی های ادما و نکروسیس روی تصاویر انجام می گیرد. در کل نام روش ترکیبی EDL، نامگذاری شده است. نتاجی حاصل نشان می دهد که دقت رویکرد پیشنهادی 94% است که نسبت به روش های پیشین خود در همین مجموعه داده های OASIS-3 دارای برتری عملکردی است.

عکس 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 matlab, پروژه تشخیص آلزایمر, پروژه تشخیص آلزایمر matlab, پروژه تشخیص آلزایمر تصویر MRI, پروژه تشخیص آلزایمر یادگیری عمیق, پروژه تعیین آلزایمر matlab, پروژه شناسایی آلزایمر matlab, پروژه پردازش تصویر, پروژه پردازش تصویر matlab, پروژه یادگیری عمیق matlab, پروژه یادگیری عمیق گروهی matlab

فروش پروژه کارایی رمزنگاری تصاویر در RSA و ECC با قضیه باقیمانده چینی با MATLAB

Author: Natrani7170 آوریل 26, 2022 0 Comments

کد پروژه: 3080

عنوان پروژه: فروش پروژه کارایی رمزنگاری تصاویر در RSA و ECC با قضیه باقیمانده چینی با MATLAB

قالب بندی: m – داکیومنت

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 100.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه کارایی رمزنگاری تصاویر در RSA و ECC با قضیه باقیمانده چینی با MATLAB

با رشد فناوری در زمینه های گوناگون، نیاز مبرم و شدید به سیستم های امنیتی جهت حفظ اطلاعات، امری ضروری است. شبکه های کامپیوتری به دلیل رشد بالایی که داشته اند، مورد هجوم مهاجمان در سالیان اخیر واقع شده اند. همین طور فناوری های هک و نفوذ به سیستم ها روز به روز توسعه می یابد. مبحث امنیت یک سری زمینه های جدید را در دنیای امنیت اطلاعات نمایان می کند که می توان به رمزنگاری، هش گذاری و مسائلی از این دست اشاره نمود. رویکردی که این تحقیق سعی در ارائه آن دارد، استفاده از ساختارهای رمزنگاری جدید برای تصاویر با کیفیت های مختلف است. یک تصویر، حامل رسانه ای است که ممکن است اهمیت بالایی داشته باشد. لذا رمزنگاری آن دارای اهمیت است و البته رمزنگاری، نیاز به رمزگشایی هم دارد. تصاویر با فرمت های مختلف و حالت های رنگی شامل RGB و CMYK و حتی حالت سطح خاکستری و دودویی، قابلیت رمز شدن دارند و خروجی اکثر روش های رمزنگاری تصویر، یک تصویر سطح خاکستری یا دودویی است. این تحقیق سعی در ارائه یک راهکار ترکیبی مبتنی بر ترکیب RSA و ECC را دارد، به طوری که در انتها بعد از رمزنگاری، تصویر بدون اعوعاج و نویز باشد و خروجی به صورت سطح رنگی یا RGB باشد. همین طور مقایسه کی از لحاظ کارایی در رمزنگاری و رمزگشایی با RSA و ECC به صورت جداگانه انجام گرفته است. نتایج معیارهای ارزیابی از جمله اوج نسبت سیگنال به نویز نسبت به مقالات جدید نشان از بهبود رویکرد پیشنهادی در رمزنگاری و فضای حامل رمز در تصویر را با 16 ثانیه زمان اجرا، نشان می دهد.

عکس خروجی برنامه

عکس 1

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

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

کامپیوتر - 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 رندر هنری تصاویر دیجیتال با MATLAB

Author: Natrani7170 ژانویه 22, 2022 0 Comments

کد پروژه: 3072

عنوان پروژه: فروش پروژه رندر هنری تصاویر دیجیتال با MATLAB

قالب بندی: m

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 50.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه رندر هنری تصاویر دیجیتال با MATLAB

رندر هنری زیرمجموعه ای از رندر غیر فتورئالیستی با هدف استفاده از جلوه های هنری در تصاویر رندر شده است. این پروژه به انتقال بافت به عنوان یک روش تعمیم یافته برای ارائه تصاویر دیجیتال در سبک های هنری نگاه می کند. الگوریتم های انتقال بافت، بافت منبع را به تصویر مورد نظر منتقل می کنند. از آن جایی که سبک هنری، ذهنی است، این الگوریتم دارای چهار پارامتر قابل تنظیم است که به کاربر اجازه می دهد تا سبک تصویر حاصل را تحت تاثیر قرار دهد. این پروژه همچنین مقادیر آغازینی را برای پارامترهایی پیشنهاد می‌ کند که برای اکثر تصاویر بهترین عملکرد را دارند. در نهایت، انتقال بافت زمانی به خوبی کار می کند که بافت منبع دارای اجزای فرکانس بالا، شبیه به تصویر هدف و دارای سبک هنری مطلوب باشد.

عكس خروجی برنامه

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

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

کامپیوتر - MATLAB

پروزه رندر تصویر matlab, پروژه matlab, پروژه ایجاد تصویر, پروژه ایجاد تصویر matlab, پروژه ایجاد نقاشی از تصویر, پروژه ایجاد نقاشی از تصویر matlab, پروژه ترکیب تصاویر matlab, پروژه رندر هنری تصاویر دیجیتال, پروژه رندر هنری تصاویر دیجیتال matlab, پروژه نقاشی تصویر matlab, پروژه پردازش تصویر

فروش پروژه تشخیص و تقسیم بندی هسته در نمونه های بافت هماتوکسیلین و ائوزین با MATLAB

Author: Natrani7170 ژانویه 22, 2022 0 Comments

کد پروژه: 3070

عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص و تقسیم بندی هسته در نمونه های بافت هماتوکسیلین و ائوزین با MATLAB

قالب بندی: m

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 50.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه تشخیص و تقسیم بندی هسته در نمونه های بافت هماتوکسیلین و ائوزین با MATLAB

آسیب شناسی یا پاتولوژی مطالعه علت و اثر بیماری از نمونه های بافتی بر روی لام های میکروسکوپ است. ارزیابی یک نمونه بافت، که زیر میکروسکوپ بررسی می‌ شود، ذاتا ذهنی است و می‌تواند باعث اختلاف نظر پاتولوژیست‌ ها شود. بنابراین، تجزیه و تحلیل بافت منطقه ای است که در آن کمی سازی عینی می تواند در تعیین تشخیص یا پیش آگهی مناسب بسیار مفید باشد. در این پروژه، مجموعه‌ ای از الگوریتم‌ ها را برای تشخیص و تقسیم‌ بندی هسته در نمونه‌ های بافت رنگ‌ آمیزی هماتوکسیلین و ائوزین (H&E) ارزیابی می‌ کنیم.

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

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