تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,020 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,489,117 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,216,752 |
پردازش تصویر با استفاده از کدگذاری تنک و طبقهبندی انطباقی | ||
مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
مقاله 22، دوره 50، شماره 4 - شماره پیاپی 94، اسفند 1399، صفحه 1683-1696 اصل مقاله (2.5 M) | ||
نوع مقاله: علمی-پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
فریماه شرافتی؛ جعفر طهمورث نژاد* | ||
دانشکده مهندسی فناوری اطلاعات و کامپیوتر- دانشگاه صنعتی ارومیه | ||
چکیده | ||
: بهدلیل افزایش حجم تصاویر تولیدشده توسط دوربینها و دستگاههای مختلف، پردازش تصویر در بسیاری از کاربردها ازجمله پزشکی، امنیتی و رانندگی اهمیت و جایگاه بالایی یافته است. بااینحال بیشتر مدلهای ایجادشده در حوزه پردازش تصویر کارایی چندانی نداشته و میزان خطای آنها در برخی کاربردها تأثیرگذار است. علت اصلی ناکامی بیشتر مدلهای ساختهشده، اختلاف توزیع بین دادههای آموزشی (دامنه منبع) و دادههای تست (دامنه هدف) میباشد. درواقع، مدل ساختهشده، قابلیت تعمیمدهی به دادههایی با خصوصیات و توزیعهای متفاوت از دادههای آموزشی را ندارد، بههمین دلیل در مواجهه با دادههای جدید دچار اُفت شدیدی میشود. در این مقاله ما یک روش جدید با نام کدگذاری تنک و طبقهبندی انطباقی (SADA) پیشنهاد میدهیم که یک مدل پردازش تصویری ایجاد میکند که در مقابل تغییرات دادهای مقاوم میباشد. مدل پیشنهادی با ایجاد یک زیر فضای مشترک بین دامنههای منبع و هدف اختلاف توزیع آنها را به حداقل رسانده و موجب بهبود کارایی میشود. همچنین SADA با انتخاب نمونههایی از دامنه منبع که با دامنه هدف مرتبط میباشند اختلاف توزیع بین دامنهها را کاهش میدهد. علاوهبر آن، SADA با تطبیق پارامترهای مدل ایجادشده، یک مدل تطبیقپذیر برای مواجهه با شیفت دادهها ایجاد میکند. نتایج بهدستآمده از آزمایشهای متنوع، نشان میدهد که روش پیشنهادی ما، برتری قابلملاحظهای نسبت به تمام روشهای تطبیق دامنه جدید دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
پردازش تصویر؛ تطبیق دامنههای بصری؛ کدگذاری تنک؛ وزندهی مجدد نمونه؛ طبقهبندی انطباقی | ||
مراجع | ||
[1] S. J. Pan, I. W. Tsang, J. T. Kwok and Q. Yang, “Domain adaptation via transfer component analysis”, IEEE Trans. Neural Netw, vol. 22, no. 2, pp. 199–210, 2011. [2] J. Tahmoresnezhad and S. Hashemi, “A generalized kernel-based random k-sample sets method for transfer learning”, Iran J Sci Technol Trans Electrical Eng, vol. 39, pp. 193-207, 2015. [3] B. Okutmuştur, “Reproducing kernel Hilbert spaces”, 2005. [4] X. Li, M. Fang, J. J. Zhang and J. Wu, “Sample selection for visual domain adaptation via sparse coding”, Signal Processing: Image Communication, vol 44, pp. 92-100, 2016. [5] طاهره زارع بیدکی و محمدتقی صادقی، «بهینهسازی وزنها در کرنل مرکب برای طبقهبند مبتنی بر نمایش تنک کرنلی»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 47، شماره 3، صفحات 1059-1072، 1396. [6] B. Gong, Y. Shi, F. Sha and K. Grauman, “Geodesic flow kernel for unsupervised domain adaptation”, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2066-2073, 2012. [7] L. Bruzzone and M. Marconcini, “Domain adaptation problems: a DASVM classification technique and a circular validation strategy”, IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell, vol. 32, no. 5, pp. 770–787, 2010. [8] B. Gong, K. Grauman and F. Sha, “Connecting the dots with landmarks: Discriminatively learning domain-invariant features for unsupervised domain adaptation”, Proceedings of the International Conference on Machine Learning, vol. 28, no. 1, pp.222-230, 2013. [9] M. Long, J. Wang, G. Ding, J. Sun and P. S. Yu, “Transfer joint matching for unsupervised domain adaptation”, IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 1410-1417, 2014. [10] J. Tahmoresnezhad and S. Hashemi, “Visual domain adaptation via transfer feature learning”, KnowlInf Syst, vol. 50, no. 2, pp. 585-605, 2016. [11] M. Long, J. Wang, G. Ding, S. J. Pan and P. Yu, “Adaptation regularization: a general framework for transfer learning”, IEEE Trans. Knowl. Data Eng, vol. 26, pp. 1076–1089, 2013. [12] Jolliffe I, Principal component analysis, Wiley, vol. 2, pp. 433-459, 2002. [13] K. Saenko, B. Kulis, M. Fritz and T. Darrell, “Adapting visual category models to new domains”, Proceedings of the European Conference on Computer Vision, pp. 213-226, 2010. [14] G.Griffin, A. Holub and P. Perona, “Caltech-256 object category dataset”, Technical Report7694, 2007. [15] J. J. Hull, “A database for handwritten text recognition research”, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell, vol. 16, no. 5, pp. 550–554, 1994. [16] Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio and P. Haffner, “Gradient-based learning applied to document recognition”, Proc. IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278–2324, 1998. [17] T. Sim, S. Baker and M. Bsat, “The CMU pose, illumination, and expression (PIE) database”, Proceedingsof Fifth IEEE International Conference on Automatic Face Gesture Recognition, pp. 53-58, 2002. [18] M. Long, J. Wang, G. Ding, J. Sun and S. YuPhilip, “Transfer feature learning with joint distribution adaptation”, IEEE international conference on computer vision, pp. 2200-2207, 2013. [19] مهرداد حیدری ارجلو، سید قدرت اله سیف السادات و مرتضی رزاز، «یک روش هوشمند تشخیص جزیره در شبکه توزیع دارای تولیدات پراکنده مبتنی بر تبدیل موجک و نزدیکترین k-همسایگی (kNN) »، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 43، شماره 1، صفحات 15-26، 1392. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 477 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 413 |