کد پروژه: 3127
عنوان پروژه: فروش پروژه چاپ و نمایش تصویر Halftone با MATLAB
قالب بندی: m
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 35.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه چاپ و نمایش تصویر Halftone با MATLAB
عکس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
عکس 3
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
کد پروژه: 3110
عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص و ردیابی بازیکنان با یادگیری عمیق با MATLAB
قالب بندی: m
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 75.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه تشخیص و ردیابی بازیکنان با یادگیری عمیق با MATLAB
عکس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
عکس 3
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
کد پروژه: 3107
عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص احساسات از متن مبتنی بر شبکه عصبی فازی با MATLAB
قالب بندی: m – داکیومنت کامل
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 55.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه تشخیص احساسات از متن مبتنی بر شبکه عصبی فازی با 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 متن 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-فازی (ANFIS) است که نمونه ها را آموزش می بیند. سپس الگوریتم به منظور تشخیص احساس متون و از روش میانگین مربعات خطا و دقت به همراه یک نسبت سیگنال به نویز 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.
عکس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
عکس 3
عکس 4
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
کد پروژه: 3098
عنوان پروژه: فروش پروژه ارزیابی بهبود تصاویر رنگی با استفاده از روش تجزیه ترکیبی رتینکس و تقسیم برگمن با MATLAB
قالب بندی: m – داکیومنت کامل
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 100.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه ارزیابی بهبود تصاویر رنگی با استفاده از روش تجزیه ترکیبی رتینکس و تقسیم برگمن با MATLAB
بهبود و بهسازی تصویر، یک امر حیاتی در پردازش تصویر به شمار می رود که کاربردهای فراوانی در علوم مختلف به خصوص علوم مهندسی پزشکی و پرتوشناسی دارد. زیرا با استفاده از این امر، می توان به بخش هایی از تصویر که جزئیات آن موجود نیست، دسترسی داشت. لذا در این تحقیق، سعی در ارایه یک روش جدید با افزایش وضوح به کمک ترکیب دو روش تقسیم برگمن و رتینکس می باشد که بتوان بالاترین وضوح و کیفیت تصویر را در زمان کنتراست پایین، مشاهده نمود. همچنین استفاده از تبدیلات شدت روشنایی، تبدیلات گامل و استفاده از تعدیل هیستوگرام، مدنظر واقع شده است. تصویر ورودی و تصویر نهایی، حاکی از آن بودند که بهینه سازی و بهسازی کامل جهت مشخص نمودن جزئیات تصویر، موجود و مبرهن است.
عکس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
عکس 3
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
کد پروژه: 3092
عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص و تفکیک ساختمان ها در تصاویر ماهواره ای با یادگیری عمیق کانولوشن 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 و تفکیک ساختمان ها در تصاویر ماهواره ای با یادگیری عمیق کانولوشن با MATLAB
این تحقیق از داده های ماهواره ای https://project.inria.fr/aerialimagelabeling استفاده می کند.
عکس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
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.
کد پروژه: 3086
عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص دایره با تبدیل هاف عمیق با MATLAB
قالب بندی: m – داکیومنت
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 100.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه تشخیص دایره با تبدیل هاف عمیق با MATLAB
در این پژوهش الگوریتم رای گیری دو به دوی احتمالاتی عمیق به منظور تشخیص سریع و مقاوم دایره ارائه شد. الگوریتم رای گیری دو به دوی احتمالاتی در مقابل انسداد، نویز و تغییر حالات شکل مقاوم است و می تواند چندین شی دایره ای را در یک تصویر منفرد پیدا کند. شایان ذکر است که این الگوریتم برپایه رای گیری سخت کار می کند و در داخل خود از الگوریتم تبدیل هاف دایره ای نیز بهره می برد. در واقع نوعی الگوریتم ترکیبی به منظور تشخیص دایره به صورت سریع و مقاوم با صرف حافظه کم است. استفاده از تصاویر طبیعی به منظور تشخیص دایره و تصاویر چهره جهت تشخیص مکان عنبیه چشم حاکی از قدرت بالای این الگوریتم در شناسایی و تشخیص اجسام مدور به صورت سریع و مقاوم دارد. روش ارائه شده با چندین روش پیشین قدرتمند نیز مورد مقایسه واقع شد که نتایج به دست آمده حاکی از قدرت بالای این الگوریتم در مقابل روش های ارائه شده پیشین است.
عکس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
کد پروژه: 3085
عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص بیماری MS با الگوریتم ژنتیک و طبقه بندی KNN با MATLAB
قالب بندی: m – داکیومنت
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 100.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه تشخیص بیماری MS با الگوریتم ژنتیک و طبقه بندی KNN با MATLAB
با توجه به این که سیستم های تشخیص هوشمند پزشکی نیازمند روش های مطئمن و سریع هستند تا پزشکان بتوانند به آن ها اطمینان کنند، نیاز است تا از اصول هوشمندسازی در ساخت این برنامه ها بهره جست. همچنین ساخت سیستم های تشخیص هوشمند پزشکی، خطاهای انسانی را کاهش می دهد و پزشکان را در تشخیص و شناسایی بیماری ها کمک می نماید. این شناسایی و تشخیص زودهنگام منجر به شناخت وضعیت سلامت افراد و همچنین مراقبت بیشتر آن ها تا زمان بهبودی کامل می شود. در زمینه آزمایشات بالینی MS ، متخصصان انسانی هم چنان به دنبال استانداردی مشخص برای تشخیص ضایعات در MRI بیمار هستند. این یک فرایند پُرهزینه و وقت گیر است که مستعد خطای درون و انسانی است. اگر در عوض یک مدل یادگیری بتواند MRI را تقطیع و طبقه بندی کند و چالش برانگیزترین موارد را برای یک متخصص انسانی براساس عدم اطمینان خودش به تعویق بیندازد، می تواند سرعت قابل توجهی از گردش کار مانند سیستم تشخیص هوشمند پزشکی برای تشخیص بیماری MS را فراهم نماید.
مولتیپل اسکلروزیس یا بیماری MS، یک بیماری التهابی مزمن است که با ضایعات سیستم عصبی مرکزی (CNS) مشخص می شود و می تواند منجر به ناتوانی جسمی یا شناختی شدید و همچنین نقص عصبی شود. اگرچه علت بیماری MS هنوز ناشناخته است، اما اسناد حاضر نشان می دهد که علت MS چند کاره است و مستلزم ژنتیکی همراه با عوامل محیطی مانند قرار گرفتن در معرض عوامل عفونی، کمبودهای ویتامین و سیگار کشیدن است. روش های درمانی معمول برای بیماری MS مبتنی بر استفاده از داروهای ضد التهابی و سیستم ایمنی بدن است، اما این روش های درمانی قادر به متوقف کردن تخریب بافت عصبی نیستند. بنابراین، استراتژی های دیگری مانند پیوند سلول های بنیادی برای درمان MS پیشنهاد شده است. به طور کلی، این مهم است که متخصصان مغز و اعصاب از اطلاعات فعلی در مورد پاتوژنز، اتیولوژی، معیارهای تشخیصی و درمان بیماری MS آگاه باشند.
در این تحقیق به ارائه یک روش ترکیبی با هدف تشخیص سطوح بیماری MS و حالات مشکوک پرداخته می شود. در این رویکرد، ابتدا یک پیش پردازش با هدف کاهش نویز در تصاویر MRI و یکسان سازی اندازه تصاویر ارائه شد. سپس عملیات تقطیع و استخراج ویژگی ها با رویکرد الگوریتم ژنتیک و پردازش ریخت شناسانه انجام گرفت. در واقع در ابتدا تقطیع با پردازش ریخت شناسانه و سپس بهبود نواحی تقطیع شده برای استخراج ویژگی ها در سه مرحله کاهش ابعاد، انتخاب ویژگی ها و استخراج ویژگی با الگوریتم ژنتیک ارائه می شود. در ادامه از روش KNN و بهبود آن با الگوریتم ژنتیک برای عملیات طبقه بندی سطوح بیماری MS از تصاویر MRI پرداخته می شود. نتایج تحقیق نشان می دهد که رویکرد پیشنهادی دارای نتایج بهتری از لحاظ دقت نسبت به روش های مشابه پیشین است.
عکس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
عکس 3
عکس 4
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
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.
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.