ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

نقدم في بحثنا طريقة بسيطة, لتمييز صور المحارف المكتوبة يدوياً بالاعتماد على عمليات التنقيب التنبئي. و ذلؾ من خلال استخراج إحداثيات النقاط السوداء من صور المحارف الثنائية اللون (أسود, أبيض) المستخدمة في مراحل التدريب و الاختبار. و تخزينها في قاعدة بيانات, و فق بنية مناسبة لعمليات التنقيب التنبئي (بيانات تدريب و بيانات اختبار). و من ثم استخدام بيانات التدريب المستخرجة لبناء نموذج تنبئي يساعد على تمييز صور الاختبار, اعتماداً على خصائصها المستخرجة. و قد أجرينا عدة اختبارات على عينات مختلفة من صور المحارف المكتوبة يدوياً, و حصلنا على نتائج دقيقة, ضمن الشروط المطلوبة.
مهمة إنشاء صورة عالية الدقة من نظيرتها منخفضة الدقة تُدعى SR (Super-Resolution). تلقت الـ SR اهتماماً كبير ضمن مجتمع الباحثين في مجال الرؤية الحاسوبية، كما أنً لها مجال واسع من التطبيقات[1, 2, 3]، كتحسين دقة الفيديوهات القديمة، تحسين فيديوهات المراقب ة حيث تكون دقة هذه الفيديوهات منخفضة بسبب أحجامها الكبيرة، كما أن لها أهمية كبيرة في مجال التشخيص الطبي حيث أن دقة الكميرات التي تدخل جسم الإنسان منخفضة و يتعثر على الأطباء في كثير من الحالات التشخيص بسبب انخفاض جودة الصور و لها تطبيقات عديدة أيضاً في مجال الصور القادمة من الأقمار الصناعية فهذه الصور كذلك تكون ذات دقة منخفضة في أغلب الأحيان.
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا