منصة الرسائل والاطاريح: تصنيف الصور باستخدام تقنيات الحساب المرن

الخلاصة

يدرس البحث تصنيف الصور بالاستفادة من مبدأ الحساب المرن وباستخدام ثلاث تقنيات في معالجة الصور ،المرحلة الأولى من معالجة الصورة تم بتحليل عناصر الصورة image analysis عن طريق تجزيء الصورة إلى مكوناتها الأساسية بهدف إيجاد كيانات objects ذات معنى في تلك الصورة وقد تم ذلك باستخدام خوارزميه Breeder الجينية وهي خوارزميه هجينه بين الخوارزميات الجينية Genetic Algorithm والإستراتيجيات التطورية Evolution Strategies ،والتي تمتاز بسرعة الوصول إلى الحل الأمثل وفيها تم استخدام التزاوج المضبب للاستفادة من تقنية النظام المضبب Fuzzy System ،والمرحلة الثانية هي مرحلة تصنيف الكيان المستخرج من الصورة المجزأة باستخدام شبكة Neo-cognitron العصبية التي لها القابلية على تمييز الأنماط التي فيها نسبه من التشويه أو حتى التزحيف في الموقع وبصوره جيده مع سرعه عاليه في التدريب نسبة إلى باقي الشبكات ،ومن المعروف أن هذه ألشبكه قد صممت لتمييز الأحرف ولاسيما المكتوبة بخط اليد لذلك كانت مدخلات الشبكة عبارة عن قيم ثنائيه (0 ، 1) لأن الصفات تؤخذ لصورة الحرف عن طريق عمل نافذة متحركة (sliding window) بحجم معين للصورة أو عن طريق تقسيم الصورة إلى أجزاء صغيره أما الجديد في استخدامنا لهذه الشبكة هو تطبيقها في مجال الصور الملونة لذلك كانت مدخلات الشبكة عبارة عن صفات تصف الهيئة العامة للشكل وصفاته الإحصائية لذلك كانت القيم رقميه ومختلفة وليست ثنائيه وكذلك تم تدريب الشبكة على أربع هيئات للصورة الواحدة في المرة الواحدة حيث كان النمط المدخل يحتوي على هذه الهيئات الأربع . تم تطبيق النظام على ست صور حركيه Movie image بعد أن تم تقطيعها إلى مجموعة الهيئات المكونة لها وبسبب وجود الاختلافات البسيطة بين الهيئات المتتالية للصورة الحركية الواحدة فقد تم دراسة عدد الهيئات التي تم التعرف على كياناتها لكل صورة باعتبارها فروقات للصور المدرب عليها فكانت نسبة التمييز للنظام المقترح تتراوح بين (50% ـ 100%). لاحظنا أن الطبيعة المتكاملة لكل من التقنيات المستخدمة في تصنيف الصورة أعطى نتائج أفضل وأكثر دقه في كل مرحله من مراحل تصنيف الكيان.