طی دهه اخیر، پردازش تنک سیگنال ها به عنوان ابزاری قدرتمند و جایگزینی کارا برای تبدیل های کلاسیک، توجه زیادی را به خود جلب کرده است. استفاده از نمایش تنک سیگنال ها در مسائل طبقه بندی نیز نتایج موفقیت آمیزی به همراه داشته است. با این حال، کیفیت عملکرد این طبقه بندی کننده ها در شرایط سخت، از جمله در مواردی که داده های هر طبقه تنوع زیادی داشته و یا ابعاد داده ها در مقایسه با تعداد داده های آموزشی ز...

با توجه به کاربرد روزافزون سیستم های بازشناسی چهره در زندگی روزمره، بهبود عملکرد این سیستم ها مورد توجه بسیاری از پژوهش گران قرار گرفته است. در سیستم های بازشناسی الگو و کاربرد خاص آن یعنی سیستم های تایید چهره، به منظور افزایش کیفیت و کاهش پیچیدگی سیستم، با هدف کاهش بعد داده ها و حفظ هرچه بیشتر اطلاعات جداکننده دسته های مختلف، داده ها به یک فضای ویژگی مناسب نگاشت پیدا می کنند. اخیراً با ورود مفا...

در سامانه های بینایی ماشین جهت استخراج ویژ گی های تصویری عموماً از سه محتوای رنگ، بافت و شکل استفاده می شود. در این پایان نامه، ویژگی بافت تصویر مورد توجه قرار گرفته و از آن، برای افزایش کارایی و دقت طبقه بندی داده های تصویری استفاده شده است. روش های استخراج ویژگی بافت، به چهار دسته عمده ی آماری، ساختاری، مبتنی بر مدل و مبتنی بر تبدیل های تصویری تقسیم می شود. اخیراً روش های مبتنی بر نمایش تنک سیگ...

در این مقاله مسئله طبقه بندی سیگنالهای eeg مبتنی بر تصور حرکتی برای یک سیستم واسط مغز-کامپیوتر (bci)، توسط طبقه بندی کننده مبتنی بر نمایش تنک (src) مورد توجه واقع شده است. این طبقه بندی کننده برای کارایی بالا نیاز به طراحی ماتریس دیکشنری قوی دارد. با توجه به کارایی بالای الگوریتم الگوهای مکانی مشترک (csp) در سیستمهای bci، از این روش برای طراحی ماتریس دیکشنری استفاده شده است. از معایب cspحساس به...

در سال های اخیر، واسط مغز – رایانه (bci)، به عنوان وسیله ای جدید برای ارتباط بین مغز انسان و محیط اطرافش مورد توجه قرار گرفته است. به منظور راه اندازی چنین سیستمی، همکاری چند بلوک از جمله بلوک های ثبت، پردازش سیگنال و رابط کاربری مورد نیاز است. بلوک پردازش سیگنال شامل بلوک های پیش پردازش و شناسایی الگو است و بلوک شناسایی الگو شامل دو مرحله استخراج ویژگی و طبقه بندی می باشد. در این پروژه روش های...

در این پایان نامه ما به ارائه یک روش مبتنی بر نمایش تنک برای تشخیص ارقام دست نویس فارسی می پردازیم. در سال های اخیر روش های مبتنی بر نمایش تنک توانسته اند به کارایی قابل توجهی در مسائل بینایی ماشین و پردازش تصویر دست یابند. چالش اصلی در طراحی یک طبقه بند مناسب برای تشخیص ارقام فارسی، مدل کردن زیرفضای داده ها و انجام عمل طبقه بندی بر اساس مدل ارائه شده است. رویکردی که در این پایان نامه برای تشخی...

ﺑﺎ ﺗﻮﺟﻪ ﺑﻪ ﻧﺘﺎﻳﺞ ﻣﻮﻓﻘﻴﺖﺁﻣﻴﺰ ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪیﻛﻨﻨﺪﻩ ﻣﺒﺘﻨﻰ ﺑﺮ ﻧﻤﺎﻳﺶ ﺗﻨﮏ (src) ﻭ ﺧﻮﺷﻪﺑﻨﺪی ﺯﻳﺮﻓﻀﺎی ﺗﻨﮏ (ssc) ﺩﺭ ﻛﺎﺭﺑﺮﺩﻫﺎی ﻣﺨﺘﻠﻒ، ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻣﻘﺎﻟﻪ ﺑﺎ ﺗﺮﻛﻴﺐ ﺍﻳﻦ ﺩﻭ ﺭﻭﺵ، ﻳﮏ ﺭﻭﺵ ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪی ﺳﻠﺴﻠﻪ ﻣﺮﺍﺗﺒﻰ ﺍﺭﺍﺋﻪ ﻣﻰﺷﻮﺩ. ﺍﻳﺪﻩ ﺍﺻﻠﻰ ﺩﺭ ﺭﻭﺵﻫﺎی ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪی ﻭ ﺧﻮﺷﻪﺑﻨﺪی ﻣﺒﺘﻨﻰ ﺑﺮ ﻧﻤﺎﻳﺶ ﺗﻨﮏ، ﻧﻤﺎﻳﺶ ﻫﺮ ﺩﺍﺩﻩ ﺑﻪ ﺻﻮﺭﺕ ﺗﺮﻛﻴﺐ ﺧﻄﻰ ﺗﻨﮏ ﺍﺯ ﺳﺎﻳﺮ ﺩﺍﺩﻩﻫﺎ ﺍﺳﺖ ﺑﻪ ﮔﻮﻧﻪﺍی ﻛﻪ ﺩﺍﺩﻩﻫﺎی ﻣﺸﺎﺑﻪ ﺑﺎ ﺩﺍﺩﻩ ﻣﻮﺭﺩ ﻧﻈﺮ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺗﺮﻛﻴﺐ ﺧﻄﻰ ﺑﻴﺸﺘﺮﻳﻦ ﻭﺯﻥ ﺭﺍ ﺑﻪ ﺧﻮﺩ ﺍﺧﺘﺼﺎﺹ ...

در سال های اخیر، واسط مغز – رایانه (bci)، به عنوان وسیله ای جدید برای ارتباط بین مغز انسان و محیط اطرافش مورد توجه قرار گرفته است. به منظور راه اندازی چنین سیستمی، همکاری چند بلوک از جمله بلوک های ثبت، پردازش سیگنال و رابط کاربری مورد نیاز است. بلوک پردازش سیگنال شامل بلوک های پیش پردازش و شناسایی الگو است و بلوک شناسایی الگو شامل دو مرحله استخراج ویژگی و طبقه بندی می باشد. در این مقاله از طبقه...

هدف از این مطالعه بهبود عملکرد طبقه بندی روش های نوین، با استفاده از مدلی چند لایه به منظور کمک به تشخیص بیماری‌های شبکیه ی چشم است. این مدل از الگوریتم K-SVD پیشرفته، برای یادگیری ماتریس دیکشنری و الگو های پایه استفاده می کند تا بتواند با الگوپذیری از معماری چند لایه، ویژگی های بهتری را در تصاویر OCT شبکیه بیاموزد. همچنین در این معماری، علاوه بر استفاده از برچسب های کلاس داده های آموزشی، اطلاع...

کمبود داده های آموزشی یکی از مشکلات بارز روش های طبقه بندی غیرپارامتری جهت تخمین پارامترها است. با افزایش ابعاد داده ها نیاز به داده ها به صورت نمایی رشد می نماید. از طرفی با افزایش داده ها 1) نیاز به حافظه بیش تر جهت نگهداری داده ها و 2) افزایش زمان لازم جهت طبقه بندی داده ها احساس می شود. در روش های فوق همواره بین فضای حافظه و نرخ صحت طبقه بندها مصالحه وجود دارد. از طرفی تابع چگالی در نقاط مر...