روش نمایش تنک بهبود یافته برای طبقه بندی عکس
ترجمه شده

روش نمایش تنک بهبود یافته برای طبقه بندی عکس

عنوان فارسی مقاله: روش نمایش تنک بهبود یافته برای طبقه بندی عکس
عنوان انگلیسی مقاله: Improved sparse representation method for image classification
مجله/کنفرانس: موسسه مهندسی و فناوری - Institution of Engineering and Technology
رشته های تحصیلی مرتبط: مهندسی کامپیوتر
گرایش های تحصیلی مرتبط: مهندسی نرم افزار
نمایه: scopus - master journals - JCR
شناسه دیجیتال (DOI): https://doi.org/10.1049/iet-cvi.2016.0186
دانشگاه: دانشکده علوم کامپیوتر، دانشگاه عادی شانشی، چین
ناشر: آی تریپل ای - IEEE
نوع ارائه مقاله: ژورنال
نوع مقاله: ISI
سال انتشار مقاله: 2017
ایمپکت فاکتور: 2.355 در سال 2019
شاخص H_index: 29 در سال 2020
شاخص SJR: 0.336 در سال 2019
شناسه ISSN: 1751-9632
شاخص Quartile (چارک): Q2 در سال 2019
صفحات مقاله انگلیسی: 12
صفحات ترجمه فارسی: 25 (1 صفحه رفرنس انگلیسی)
فرمت مقاله انگلیسی: pdf
فرمت ترجمه فارسی: pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
مشخصات ترجمه: تایپ شده با فونت B Nazanin 14
ترجمه شده از: انگلیسی به فارسی
وضعیت ترجمه: ترجمه شده و آماده دانلود
آیا این مقاله بیس است: خیر
آیا این مقاله مدل مفهومی دارد: ندارد
آیا این مقاله پرسشنامه دارد: ندارد
آیا این مقاله متغیر دارد: ندارد
آیا منابع داخل متن درج یا ترجمه شده است: خیر
آیا توضیحات زیر تصاویر و جداول ترجمه شده است: بله
آیا متون داخل تصاویر و جداول ترجمه شده است: خیر
کد محصول: 10313
رفرنس: دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
رفرنس در ترجمه: در انتهای مقاله درج شده است
ترجمه فارسی فهرست مطالب

چکیده


1.مقدمه 


2 توصیف روش ارائه شده


3 تحلیل روش ارائه شده 


3.1 مزایای روش ارائه شده


3.2 منطق های روش ارائه شده 


4 نتایج آزمایشی 


4.1 آزمایشات پیرامون پایگاه داده JAFFE 


4.2 آزمایشات پیرامون پایگاه داده ORL 


4.3 آزمایشات پیرامون پایگاه داده کتابخانه عکس اشیا کلمبیا 


4.4 آزمایشات روی پایگاه داده AR 


4.5  آزمایشات پیرامون پایگاه داده CMU PIE 


5 نتیجه گیری

فهرست انگلیسی مطالب

Abstract


1 Introduction


2 Description of the proposed method


3 Analysis of the proposed method


3.1 Advantages of the proposed method


3.2 Rationalities of the proposed method


4 Experimental results


4.1 Experiments on the JAFFE database


4.2 Experiments on the ORL database


4.3 Experiments on the Columbia Object Image Library database


4.4 Experiments on AR database


5 Conclusion


6 Acknowledgments

نمونه ترجمه فارسی مقاله

چکیده


 بین کل روشهای نمایش و طبقه بندی عکس، نمایش تنک، به عنوان یک ابزار بسیار قوی اثبات شده است. در عین حال، شمار محدودی از نمونه های آموزشی، یک مساله اجتناب ناپذیر برای روشهای نمایش تنک محسوب میشوند. تلاشهای بسیاری به بهبود کارایی روشهای نمایش تنک اختصاص یافته است. در این مطالعه، مولفین، چارچوب نوینی برای بهبود دقت طبقه بندی  روشهای نمایش تنک ارائه نموده اند. اولا مفهوم تقریبهای کل نمونه های آموزشی را معرفی نمودند (یعنی نمونه های آموزشی مجازی). مزیت این کار این است که به کارگیری نمونه های آموزش مجازی، میتواند سبب شود نویز در نمونه های آموزشی اصلی، اندکی کاهش یابد. به این ترتیب آنها یک تابع هدف کارامد و قابل  برای افشای اطلاعات تفکیک کننده تر بین طبقات مختلف را ارائه نمودند، که برای کسب یک نتیجه طبقه بندی  بهتر، بسیار معتبر است. روش نمایش تنک ابداع شده، هم نمونه های آموزشی اصلی و هم مجازی را برای بهبود دقت طبقه بندی  بکار میگیرد زیرا دو نوع نمونه آموزشی، سبب میشود اطلاعات نمونه کاملا به روش مناسبی بکار روند، از این گذشته نیرومندی رضایت بخشی بدست می آید. نتایج آزمایشی در مورد کتابخانه عکس شی کلمبیا ORL، JAFFE (COIL-100) AR و پایگاه های داده CMU PIE نشان میدهد روش ارائه شده از روشهای طبقه بندی عکس به روز، بهتر عمل میکند.


1.مقدمه 


طبقه بندی عکس، به عنوان یک فناوری عکس مجازی در کامپیوتر، به سرعت در حال توسعه است. در این اثنا، هم چنین توجه بسیار زیادی را در سالهای اخیر به خود جلب نموده است. کسب نتیجه طبقه بندی عکس مناسب، مبنایی برای بسیاری از کاربردهای اجتماعی- اقتصادی است. بنابراین، محققان و دانشمندان، تلاشهای بسیاری برای ابداع روشها و فناوریهای طبقه بندی  پیشرفته به منظور بهبود دقت طبقه بندی انجام داده اند.

نمونه متن انگلیسی مقاله

Abstract 


Among all image representation and classification methods, sparse representation has proven to be an extremely powerful tool. However, a limited number of training samples are an unavoidable problem for sparse representation methods. Many efforts have been devoted to improve the performance of sparse representation methods. In this study, the authors proposed a novel framework to improve the classification accuracy of sparse representation methods. They first introduced the concept of the approximations of all training samples (i.e., virtual training samples). The advantage of this is that the application of virtual training samples can allow noise in original training samples to be partially reduced. Then they proposed an efficient and competent objective function to disclose more discriminant information between different classes, which is very significant for obtaining a better classification result. The devised sparse representation method employs both the original and virtual training samples to improve the classification accuracy since the two kinds of training samples makes sample information to be fully exploited in a good way, also satisfactory robustness to be obtained. The experimental results on the JAFFE, ORL, Columbia Object Image Library (COIL-100) AR and CMU PIE databases show that the proposed method outperforms the state-of-art image classification methods.


1 Introduction


Image classification [1, 2], as a computer vision technology [3–7], has been developing rapidly. Meanwhile, it has also attracted considerable attention in recent years [8]. Achieving good image classification result is the basis for many socioeconomic and environmental applications. Therefore, researchers and scientists have made great efforts in devising advanced classification methods and technologies to improve classification accuracy [9– 12].

محتوای این محصول:
- اصل مقاله انگلیسی با فرمت pdf
- ترجمه فارسی مقاله با فرمت ورد (word) با قابلیت ویرایش، بدون آرم سایت ای ترجمه
- ترجمه فارسی مقاله با فرمت pdf، بدون آرم سایت ای ترجمه
قیمت محصول: ۲۰,۹۰۰ تومان
خرید محصول
  • اشتراک گذاری در

دیدگاه خود را بنویسید:

تاکنون دیدگاهی برای این نوشته ارسال نشده است

روش نمایش تنک بهبود یافته برای طبقه بندی عکس
مشاهده خریدهای قبلی
نوشته های مرتبط
مقالات جدید
لوگوی رسانه های برخط

logo-samandehi

پیوندها