فایل رایگان مقاله پردازش تصوير بين‌دامنه‌اي با استفاده از تحليل تفکيک خطي و تطبيق دامنه مبتني‌بر نمونه

    —         —    

ارتباط با ما     —     لیست پایان‌نامه‌ها

... دانلود ...

بخشی از متن فایل رایگان مقاله پردازش تصوير بين‌دامنه‌اي با استفاده از تحليل تفکيک خطي و تطبيق دامنه مبتني‌بر نمونه :

پردازش تصویر روشی برای اعمال برخی عملیات ه‌ا بر روی یک تصویر است به‌ طوری‌ که با استفاده از آن، تصاویری با کیفیت بالاتر به ‌دست آمده یا برخی اطلاعات مفید از تصویر استخراج می شود. الگوریتم ‌های سنتی پردازش تصویر در شرایطی ‌که تصاویر آموزشی (دامنه منبع) که برای یاددهی مدل استفاده می ‌شوند، توزیع متفاوتی از تصاویر آزمایش (دامنه هدف) داشته باشند، نمی ‌توانند عملکرد خوبی داشته باشند. با این‌حال، بسیاری از برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی به‌علت کمبود داده‌های برچسب‌دار آموزشی دارای محدودیت هستند؛ از‌این‌رو از داده‌های برچسب‌دار دامنه‌های دیگر استفاده می‌کنند. به‌این ترتیب به‌خاطر اختلاف توزیع بین دامنه‌های منبع و هدف، طبقه‌بند یادگرفته شده براساس مجموعه آموزشی بر روی داده‌های آزمایشی عملکرد ضعیفی خواهد داشت. یادگیری انتقالی و انطباق دامنه، با به‌کارگیری مجموعه‌داده‌های موجود دو راه ‌حل برجسته برای مقابله با این چالش هستند، و حتی با وجود اختلاف توزیع قابل ملاحظه بین دامنه‌ها می‌توانند دانش را از دامنه‌های مرتبط به دامنه هدف انتقال دهند. فرض اصلی در مسأله تغییر دامنه این است که توزیع حاشیه‌ای یا توزیع شرطی داده‌های منبع و هدف متفاوت باشد. تطبیق دامنه به‌طور صریح با استفاده از معیار فاصله ازپیش تعیین‌شده تفاوت در توزیع حاشیه‌ای، توزیع شرطی یا هر دو توزیع را کاهش می‌دهد. در این مقاله، ما به یک سناریوی چالش‌برانگیز می‌پردازیم که در آن تصاویر دامنه‌های منبع و هدف در توزیع‌های حاشیه‌ای متفاوت بوده و تصاویر هدف دارای برچسب نیستند. بیش‌تر روش‌های قبلی دو استراتژی یادگیری تطابق ویژگی‌ها و وزن‌دهی مجدد نمونه‌ها را به‌طور مستقل برای تطبیق دامنه‌ها مورد بررسی قرار داده‌اند. در این مقاله، ما نشان می‌دهیم زمانی که تفاوت دامنه‌ها به‌طور قابل توجهی بزرگ باشد، هر دو استراتژی مهم و اجتناب‌ناپذیر هستند. روش پیشنهادی ما تحت عنوان تطبیق دامنه مبتنی‌بر نمونه برای طبقه‌بندی تصاویر (DAIC)، یک فرایند کاهش بُعد بوده که با کاهش اختلاف توزیع تصاویر آموزشی و آزمایشی و به‌کارگیری هم‌زمان تطابق ویژگی‌ها و وزن‌دهی مجدد کارایی مدل را افزایش می‌دهد. ما با گسترش واگرایی برگمن غیرخطی برای اندازه‌گیری تفاوت توزیع حاشیه‌ای و اعمال آن به الگوریتم کاهش بعد آنالیز تفکیک خطی فیشر، از آن برای ساخت یک نمایش ویژگی مؤثر و قوی برای تفاوت‌های توزیع قابل ملاحظه بین دامنه‌ها استفاده می‌کنیم؛ همچنین، DAIC از مزیت برچسب‌گذاری اولیه برای داده‌های هدف به‌صورت تکرار‌شونده برای هم‌گرایی مدل استفاده می‌کند. آزمایش‌های گسترده ما نشان می‌دهد که DAIC به‌طور قابل توجهی بهتر از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پایه و دیگر روش‌های یادگیری انتقالی در نُه مجموعه داده‌ بصری تحت سناریوهای مختلف عمل می‌کند.

لینک کمکی