فایل ورد کامل ارزیابی نقشه عمق از تصویر تک نمایی با طبقه بندی هدف مبتنی بر یادگیری بیزی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ارزیابی نقشه عمق از تصویر تک نمایی با طبقه بندی هدف مبتنی بر یادگیری بیزی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۸ صفحه

چکیده

تولید صحنه های سه بعدی (۳D) از تصاویر دو بعدی (۲D)، یک گام مهم برای یک مقدمه موفق به خدمات چند رسانه ای سه بعدی است. در میان مسائل مربوطه، تخمین عمق از یک تصویر تک نمایی احتمالاً دشوارترین و چالش برانگیزترین وظیفه می باشد. در این مقاله، یک روش تخمین عمق جدید با استفاده از طبقه بندی شی بر اساس الگوریتم یادگیری بیزی را پیشنهاد می کنیم. با استفاده از داده های آموزشی از ۶ ویژگی، اشیا در تصویر تک نمایی را به ۴ نوع مختلف دسته بندی می کنیم. با توجه به نوع، یک مقدار عمق نسبی به هر شی تخصیص می دهیم و یک مدل ۳ بعدی ساده را تولید می کنیم. نتایج تجربی نشان می دهد که روش پیشنهادی اطلاعات عمق را به درستی تخمین می زند و یک مدل ۳ بعدی را تولید می نماید.

۶- نتیجه گیری

به دلیل علاقه به مطالب سه بعدی که به تدریج در حال افزایش است، تکنیک های پردازش تصویرهای سه بعدی توجه بیشتری را جذب می کند. تولید صحنه سه بعدی از یک تصویر تک نمایی یک فناوری ضروری برای محتویات سه بعدی است. در میان مشکلات مرتبط با آن، تخمین عمق مهمترین و پیچیده ترین کار است. در این مقاله، الگوریتم تخمین عمق از یک تصویر تک نمایی با استفاده از طبقه بندی شی بر اساس یادگیری را پیشنهاد کردیم. بر اساس مجموعه داده های آموزشی در مورد ۶ ویژگی، اشیا در یک تصویر تک نمایی به ۴ نوع دسته بندی شده بود: آسمان، زمین، مکعب و صفحه. با توجه به انواه انها، مقادیر عمق نسبی می تواند با الگوریتم ما اختصاص داده شود. نتایج تجربی نشان می دهد که روش پیشنهادی نقشه های عمق را تخمین می زند که شبیه به درک ما می باشد و می تواند بطور موفقیت آمزی صحنه های سه بعدی از تصاویر سه بعدی را تولید کند.

عنوان انگلیسی:Depth Map Estimation From Single-View Image Using Object Classification Based On Bayesian Learning~~en~~

Abstract

Generation of three-dimensional (3D) scenes from two- dimensional (2D) images is an important step for a successful introduction to 3D multimedia services. Among the relevant problems, depth estimation from a single-view image is probably the most difficult and challenging task. In this paper, we propose a new depth estimation method using object classification based on the Bayesian learning algorithm. Using training data of six attributes, we categorize objects in the single-view image into four different types. According to the type, we assign a relative depth value to each object and generate a simple 3D model. Experimental results show that the proposed method estimates depth information properly and generates a good 3D model.

۶- CONCLUSIONS

Because interest on 3D contents is increasing gradually image processing techniques are attracting more attention. The 3D scene generation from a single technology for the 3D contents. Among its relevant problems, the depth estimation is the most significant and complicated task. In this paper, we proposed the depth estimati single-view image using object classification based on the Bayesian learning. On the basis of attributes, objects in a single-view image were categorized into four types: SKY, GROUND, CUBIC, and PLANE. According to their types, relative depth values can be assigned with our algorithm. Experimental results show that the proposed method estimates the depth maps which is similar to our perception, and successfully generates the 3D scene of the input image.

$$en!!