فایل ورد کامل ترجمه مقاله ردگیری مصور تطبیقی با استفاده از الگوریتم اولویت بندی شده یادگیری ۵۸ صفحه در word

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

 فایل ورد کامل ترجمه مقاله ردگیری مصور تطبیقی با استفاده از الگوریتم اولویت بندی شده یادگیری ۵۸ صفحه در word دارای ۵۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل ورد فایل ورد کامل ترجمه مقاله ردگیری مصور تطبیقی با استفاده از الگوریتم اولویت بندی شده یادگیری ۵۸ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ترجمه مقاله ردگیری مصور تطبیقی با استفاده از الگوریتم اولویت بندی شده یادگیری ۵۸ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله ردگیری مصور تطبیقی با استفاده از الگوریتم اولویت بندی شده یادگیری ۵۸ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله ردگیری مصور تطبیقی با استفاده از الگوریتم اولویت بندی شده یادگیری ۵۸ صفحه در word
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۱۴
تعداد صفحه ترجمه:۴۱
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۱۲

موضوع انگلیسی :Adaptive visual tracking using the prioritized Q-learning algorithm:
MDP-based parameter learning approach
موضوع فارسی:دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله ردگیری مصور تطبیقی با استفاده از الگوریتم اولویت بندی شده یادگیری ۵۸ صفحه در word
چکیده انگلیسی:This paper introduces an adaptive visual trackingmethod that combines the adaptive appearance model and the
optimization capability of theMarkov decision process.Most tracking algorithms are limited due to variations in
object appearance from changes in illumination, viewing angle, object scale, and object shape. This paper is
motivated by the fact that tracking performance degradation is caused not only by changes in object appearance
but also by the inflexible controls of tracker parameters. To the best of our knowledge, optimization of tracker
parameters has not been thoroughly investigated, even though it critically influences tracking performance.
The challenge is to equip an adaptive tracking algorithm with an optimization capability for a more flexible
and robust appearance model. In this paper, the Markov decision process, which has been applied successfully
in many dynamic systems, is employed to optimize an adaptive appearance model-based tracking algorithm.
The adaptive visual tracking is formulated as a Markov decision process based dynamic parameter optimization
problemwith uncertain and incomplete information. The high computation requirements of the Markov decision
process formulation are solved by the proposed prioritized Q-learning approach. We carried out extensive
experiments using realistic video sets, and achieved very encouraging and competitive results
چکیده فارسی:این مقاله به تشریح و تعریف متد ردگیری مصور انطباقی می پردازد که در آن ظهور تطبیقی و قابلیت بهینه سازی پروسه تصمیم گیری مارکو با هم ترکیب شده است . اکثر الگوریتم های ردگیری به علت تغییراتی که در ظهور اشیاء در موادری نظیر تغییرات به وجود آمده در شفافیت ، زاویه دید ، مقیاس شیء و شکل شیء دارند ، محدویتهایی را به همراه دارند . ترغیب و انگیزش این مقاله در واقع ناشی از تنزل کارایی ردگیری بوده است که می تواند به عللی نظیر تغییرات در نحوه ظهور اشیاء و کنترل های غیر انعطاف پذیر پارامترهای ردگیری کننده باشد . به منظور درک بهتر این حوزه پژوهشی ، بهینه سازی پارامترهای ردگیری کننده ، علی رغم تاثیرات شگرف آنها بر کارایی ردگیری به خوبی بررسی و ارزیابی نشده اند . در اینجا پالش پیش رو ، تجهیز الگوریتم ردگیری منطبق با قابلیت بهینه سازی است تا بتواند مدل مقاوم تر و منعطف تری را نتیجه دهد . در این مقاله پروسه تصمیم گیری مارکو ، که به صورت موفقعیت آمیزی در بسیاری از سیستم های پویا به کار گرفته شده است ، به منظور بهینه سازی الگوریتم ردگیری مبتنی بر مدل ظهور تطبیقی به کار گرفته شده است . ردگیری مصور تطبیقی به صورت مسئله بهینه سازی پارامتر دینامیک مبتنی بر پروسه تصمیم گیری مارکو با اطلاعات ناکامل و غیر قطعی فرموله سازی شده است . نیازمندی محاسباتی بالا فرموله سازی پروسه تصمیم گیری مارکو نیز از طریق روش اولویت بندی شده یادگیری Q حل شده است . همچنی ماآزمایشاتی را با استفاده از مجموعه ویدیوهای مختلفی انجام داده ایم و نتایج رقابتی و شگفت انگیزی را نیز به دست آورده ایم .