فایل کامل و عالی ۳۴ صفحه تحقیق درباره حاشیه نویسی تصویر

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

 فایل کامل و عالی ۳۴ صفحه تحقیق درباره حاشیه نویسی تصویر دارای ۳۸ 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 کامل و عالی ۳۴ صفحه تحقیق درباره حاشیه نویسی تصویر  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 کامل و عالی ۳۴ صفحه تحقیق درباره حاشیه نویسی تصویر،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل کامل و عالی ۳۴ صفحه تحقیق درباره حاشیه نویسی تصویر :

امروزه با توجه به گسترش سریع فناوری و وجود تصاویر دیجیتال در حجم های وسیع، مدیریت این تصاویر خود به موضوعی مهم در حوزه فناوری اطلاعات و به طور مشخص پردازش تصویر بدل گشته است. حاشیه نویسی خودکار تصاویر مسئله ای مهم در بسیاری از سطوح مختلف است، مانند بازیابی تصاویر بر اساس محتوا و یا ادراک تصاویر. هدف اصلی تکنیک های حاشیه نویسی تصاویر این است که به طور خودکار به هر تصویر تست چندین کلیدواژه مرتبط نسبت دهد، که این کلیدواژه ها بازتاب دهنده محتویات بصری آن تصویر هستند. در حاشیه نویسی تصاویر مهم ترین مرحله استخراج و انتخاب ویژگی های بهینه است. در اکثر روش های حاشیه نویسی تصویر، از ویژگی های سراسری یا محلی تصویر به تنهایی برای شناسایی مفاهیم استفاده می گردد. درصورتی که اکثراً این ویژگی ها مکمل یکدیگرند. بر این اساس، در این سمینار ضمن مطالعه جامع بر حاشیه نویسی تصویر به بررسی و ارزیابی برخی روش های پیشنهادی برای حاشیه نویسی تصویر پرداخته شده است.

فایل کامل و عالی ۳۴ صفحه تحقیق درباره حاشیه نویسی تصویر
فهرست مطالب:

فصل اول: مقدمه

۱-۱- مقدمه

فصل دوم: مروری بر ادبیات و پیشینه تحقیق

۲-۱- مقدمه ۱۱

۲-۲- مفهوم حاشیه¬نویسی تصاویر ۱۱

۲-۳- مراحل آموزش سیستم حاشیه نویسی خودکار ۱۲

۲-۴- فرآیند کار حاشیه نویسی تصاویر ۱۳

۲-۴-۱- استخراج ویژگی ۱۴

۲-۴-۱-۱- استخراج ویژگی تشخیص لبه ۱۴

۲-۴-۱-۲- ویژگی¬های مبتنی بر رنگ ۱۴

۲-۴-۱-۳- ویژگی¬های بافت ۱۵

۲-۴-۱-۳-۱- استخراج ویژگی هیستوگرام بافت الگوی باینری محلی ۱۶

۲-۴-۱-۴- ویژگی¬های شکل ۱۶

۲-۴-۱-۵- ویژگی¬های ژرف ۱۷

۲-۴-۱-۶- سایر ویژگی¬ها ۱۷

۲-۴-۱-۷- سبد ویژگی BoF ۱۸

۲-۴-۱-۸- تشخیص ویژگی¬های SIFT ۱۹

۲-۴-۱-۹- استخراج ویژگی با استفاده از ماتریس وقوع ۲۰

۲-۴-۱-۱۰- استخراج ویژگی با استفاده از فیلتر گابور ۲۰

۲-۴-۲- مدل¬های یادگیری در حاشیه¬نویسی خودکار ۲۰

۲-۴-۲-۱- مدل¬های مولد ۲۱

۲-۴-۲-۲- مدل¬های تمایزی ۲۱

۲-۴-۳-۳- جستجوگرا ۲۱

۲-۴-۲-۴- روش¬های مبتنی بر یادگیری ژرف ۲۲

۲-۴-۳- پیش¬بینی برچسب ۲۲

۲-۵- پایگاه¬های تصاویر مربوط به حاشیه نویسی خودکار تصاویر ۲۲

۲-۶- روش¬های ارزیابی ۲۳

۲-۷- مشکلات سامانه¬های حاشیه¬نویسی خودکار ۲۴

۲-۷-۱- کامل نبودن برچسب¬ها ۲۴

۲-۷-۲- متوازن نبودن دسته¬ها ۲۴

۲-۷-۳- انتخاب ویژگی مناسب ۲۵

۲-۷-۴- پیچیدگی زیاد مدل¬ها ۲۵

۲-۷-۵- پیچیدگی برچسب¬ها ۲۵

۲-۷-۶- حاشیه نویسی در دنیای واقعی ۲۶

۲-۷-۷- مشکلات دیگر ۲۶

۲-۸- مطالعه و ارزیابی برخی از روش¬های پیشنهادی حاشیه نویسی تصاویر ۲۶

۲-۹- جمع بندی