2016 ITS تطبيق 18

الكاتب: يو شو لى سيسي، لWanbo

خلاصة القول: دراسة تحويل جيب التمام المتقطع (DCT) وظائف أساس أنها وظيفة مساعد وملزمة بناء على تسلسل الصور الرمادي لنظام الحكم، وتتبع التكرار نقطة للحصول على مجموعة من (الجذاب مماثل)؛ باستخدام الجذاب فمن الممكن لتحديد المشهد مختلف من صورة الفيديو، لقطع وغيرها من شرائح الفيديو. DCT المصفوفة باستخدام تعدد المهام أساس، على التوالي، ونظام الطاقة تكوينه لصورة، لتوليد عدد وافر من الجذاب مماثلة، مثل الجذاب صورة الميزة التعرف على الصور، الصورة الأصلية يمكن إعادة بنائها.

0 مقدمة

في الوقت الحاضر، فإن البيانات هو التركيز على البحوث [13] العديد من التخصصات. البيانات الكبيرة وتفاصيل أكثر عشوائية وصعبة لاستخدام الطرق الرياضية والأدوات والعمليات الكمبيوتر الموجودة صفت [46]. الفوضى في العلوم غير الخطية متأصل، الجوهرية، ظاهرة عالمية، على الرغم من أن بعض الباحثين يعتقدون أن الفوضى هي الأداة المناسبة لمستقبل معالجة البيانات والتعبير، ولكن في الوقت الحاضر نظرية الفوضى والأساليب المستخدمة في معالجة البيانات الكبيرة وكما هي لم يبد مشترك.

بيانات الصورة هو كبيرة من البيانات وجود رؤية والتعقيد، والتكرار والانتظام، والعشوائية، وضوح للدماغ الإنسان والعديد من الميزات الأخرى [1،46]. فهم من الصورة، على أساس المعرفة المخزنة، هناك العديد من القضايا التي يتعين حلها استرجاع المحتوى القائمة على تحليل البيانات والفيديو. للصور عملية يمكن، والتعرف على الصور التي نظرية الفوضى والأسلوب، لإيجاد عثرت على وثائق ذات الصلة ببعض الأعمال في هذا المجال، على سبيل المثال LEE C S وELGAMMAT A الخطية نموذج لتمثيل الوجه الآخر [78]. كوسيلة من وسائل التعبير ميزة جديدة تقوم على نظرية غير الخطية الطريق، وبدأت أيضا البحوث الأولية تطبيقها على الصورة.

إشارة [9]، وتبين [10] النتائج أن، على غرار [9]، وظيفة [10] باعتبارها وظيفة مساعد، وغيرها من المهام نظام الطاقة أو بنية مصفوفة (لتتم معالجتها)، يمكن بعد التكرار توليد أصغر تغيير شكل الملف (تقريبي) الجذاب الفوضى، يتم تغيير شكل التغييرات الجذاب كمعلمات للنظام الطاقة، وأصغر التغيير (شكل صورة) من معالج، التي الجذابون. وبناء على هذا، [11]، [12] وظيفة شرط باعتبارها وظيفة مساعد، وهي وظيفة من الصورة لمعالجتها، وتكوين نظام السلطة، كما الجذاب ميزة صورة الحصول على بعد التكرار، ثم انتزعت ميزة صورة الوجه مع هذا الأسلوب، وتحديد الوجه، والنتائج الجيدة التي تحققت.

في اشارة [13]، وجيب التمام منفصلة تحويل (DCT) مصفوفة من المهام أساس أنها وظيفة مساعد، وهي وظيفة للصورة التي سيتم تجهيزها، وميزة صورة استخراج الجذاب. لأن وظائف أساس DCT أكثر تقلبا، مع المزيد من السلوك الفوضوي، لذلك الجذابون تولد نوعية أفضل. ولكن نظرا لوجود عدد كبير من وظائف أساس DCT، الحصول على مزيد من الخيارات، بحيث، بالمقارنة مع وظيفة شرط أو ما شابه ذلك، هو أكثر ملاءمة باعتباره وظيفة مساعد. في هذه الورقة، وذلك باستخدام وظيفة أساس DCT كما مصفوفة وظيفة مساعد، وتكوين نظام الطاقة من صورة الفيديو، ونحن نرى مشاهد مختلفة حصلت الجذابون مختلفة، كما وجدت أن استخدام عدد وافر من الصور يمكن أن يكون الجذاب أعيد بناؤها.

ذكر فيما بعد الرجوع إلى مماثلا الجذاب الجذاب الفوضى، أو المسار هو نظام دينامية تكرارية.

ونظام السلطة بتعديل طريقة تكرارية

وظائف التالية تستخدم DCT أساس المصفوفة ونظام الطاقة تكوينها لمصفوفة الصورة. ويعرف DCT ظيفة أساس مصفوفة على النحو التالي:

حيث، 0pM-1،0qN-1،

ص ثابتة، وف، R (م، ن) يمكن اعتبار من ك م، ن هو حجة وظيفة منفصلة. هنا أوامر م، ن، ص، ف هم الأعداد الصحيحة الموجبة. مع تغير ع، ف، وظيفة قاعدة (مصفوفة) يتغير أيضا، أي ما مجموعه M N، مجموعة، ومقياس الرمادية التكوين صورة مصفوفة نظام السلطة، كما هو مبين في (2) من الصيغة:

صيغة (2)، و (س، ص) يمثل مصفوفة من المهام أساس DCT، ز (س، ص) أنها تمثل صورة مصفوفة مقياس الرمادية.

خوارزمية 1 باستخدام التكوين وظائف أساس ونظام الطاقة صورة DCT، ثم التكرار، وتسلسل التكرار ولدت

(1) نظرا ع، ف والقيم M، وقيمة N، حيث أخذ M = N = 256.

(2) حساب DCT ظيفة أساس مصفوفة A، والاستيفاء يتم تعديل قيمة عنصر ما بين 1-256.

(3) صورة قراءة، وهي مناسبة حواف قطع، من أجل إنتاج نوعية الجذاب أفضل.

(4) تعديل صورة قلصت إلى حجم M N، ويشار إلى H، ضبط حجم الصورة هو 1-256 من أجل أن تكون متسقة مع القيم بكسل، أغراض التكرار التالية.

(5) نظرا لقيمة التكرار الأولية (ش، ت)، يتم استبدال في مصفوفة B، أي أن (ش، ت) كما منخفض، والقيم عنصر المستخرجة من المصفوفة B في (ش، ت)، ويشار إلى Z1، ثم التكرار الأولي قيم (ش، ت) يتم استبدال في H المصفوفة، أي في (ش، ت) كما منخفض، وإزالة القيم عنصر في المصفوفة H (ش، ت)، تدل Z2.

(6) ليتم تعيينه (Z1، Z2) قيمة إلى (ش، ت)، كل من (Z1، Z2) مكتوبة أسفل، ثم انتقل إلى الخطوة (5).

(7) (6) بتكرار الخطوات ن مرات.

صورة فيديو استخراج ميزة 2

على سبيل المثال، وذلك باستخدام وظيفة أساس DCT باعتبارها وظيفة مساعد لمعالجة الصور الفيديو، أي المتخذة وفقا لفترة زمنية معينة من صورة الفيديو، وظائف أساس DCT تشكل نظام الطاقة، وذلك باستخدام خوارزمية 1، تكرارات الجذاب، وسيناريوهات مختلفة الجذاب الفرق الفيديو التي هي كبيرة نسبيا، كما هو مبين في الشكل.

في FIG 1 مأخوذة من صورة الفيديو. بشكل عام، وأكثر تعقيدا الصورة، الجذابون أكثر عرضة.

الخوارزمية 2 فيديو تغيير المشهد كشف

(1) نظرا ص، قيمة ف نظرا M، وقيمة N لتوليد وظيفة أساس مصفوفة A، المصفوفة A هو لضبط قيمة من 1 ~ M، حيث M، N قد تكون قيمة تبعا للصورة، على سبيل المثال M كل إطار مرتفع، N هو عرض.

(2) اقرأ ثلاثة صورة الفيديو، في صورة رمادية، ويتم تعديل الصورة قيمة الرمادي 1 ~ N، تدل B، كل تكوين نظام الطاقة مصفوفة A، تقريب الجذاب تكرارية ولدت، تدل T1 ، T2، T3.

(3) T1، T2، T3 ثنائي الأبعاد تحويل فورييه، تم الحصول عليها بعد التحول مصفوفات F1، F2، F3.

(4) حساب F1 معامل الارتباط، F2، ويشار إلى C1، F2 لإعادة حساب، F3 معامل الارتباط، الرمز بواسطة C2.

(5) حساب قيمة مطلقة للفرق بين C1 C2 D1، القيمة المطلقة للفرق بين C2 و C3 D2.

(6) إذا D1 هو أقل بكثير من D2، ثم يرة تركية، T2 نفس المشهد، T2، T3 سيناريوهات مختلفة، D1 و D2 إذا كان الفرق الصغيرة، ثم نفس المشهد T1، T2، T3.

3 التحلل وإعادة بناء صورة

المصفوفة التالية باستخدام عدد وافر من وظائف أساس DCT، على التوالي، ونظام الطاقة تكوينه لصورة، لتوليد عدد وافر من الجذاب مماثل، ثم استخدام هذه الجذاب، إعادة بناء الصورة الأصلية.

في صورة لينا بوصفها وظيفة المعالجة، وذلك لتسهيل التحليل، يتم أخذ صورة لينا، مصفوفة 256 256 من DCT تكوين النظام ظائف أساس السلطة، ص، ف القيم، على التوالي (2،2)، (3،3) ، (4،4)، (5،5)، (6،6)، (7،7)، ويستخدم خوارزمية للحصول التقريبية شعرية الجذاب كما هو مبين في الشكل.

DCT أساس وظيفة مصفوفة M = 256، N = 256، (ص، ف) القيم (2،2)،

(3،3)، (4،4)، (5،5)، (6،6)، (7،7)، صورة لينا باستخدام صورة

الجذابون في شكل ثنائي الأبعاد أداء مجموعة نقطة، ولكن إذا، فإنه يمكن التعبير عن تسلسل تسجيل هذه النقاط (وفقا ل) المعلومات تدرج من الصورة. الشكل (3)

يتم إنشاء تسلسل نقاط الجذاب، واثنين من الأبعاد إلى الجذاب شعرية ثلاثي الأبعاد؛ (س، ص) هو موقف بكسل من الصورة، ض محور هو صورة قيمة الرمادي. موقف القيم تدرج من الصورة، ويمكن التعبير عن الصورة في خصائص معينة يمكن أن يقترب استعادة الصورة.

FIG 3 الجذاب شعرية الأبعاد، يمكن أن يقترب كما هو مبين في الصورة المستعادة. على سبيل المثال، باستخدام عبارة عن ص = 1-2، لس = 1-2، حلقة متداخلة، أي باستخدام (ع، ف) هو (1،1)، (1،2)، (2،1)، (22) أربعة مصفوفة من المهام أساس DCT، كما هو موضح في الشكل (4) بعد تأثير استعادة (A)، واستخدام لص = 1-5، لس = 1-5 حلقات متداخلة لإعطاء 25 DCT ظيفة أساس المصفوفة، والانتعاش النتائج هو مبين في الشكل 4 (ب) أدناه؛ باستخدام 10 10 = 100 نتيجة استعادة شبه الجذاب هو مبين في الشكل (4) (ج) أدناه، واستخدام 15 15،30 30،40 40 تشرين تأثير الانتعاش كما التوالي الجذاب FIG 4 (د) و (ه) و (و) هو مبين في الشكل.

في وقت استعادة الصورة، إذا كنت رسم نقطة، نقطة حول هذه النقطة يوجه أيضا، يمكنك تسريع استعادة الصورة. على سبيل المثال، في كل مرة عندما رسمها 3 3 نقاط حوالي 100 قبل استخدامها (ع، ف) يمكن رسم في FIG 5 (أ) تأثير، بالمقارنة مع FIG 4 (ج)، وأثر هو أكثر الانتعاش جيدة. إذا تآمر نقاط حول كل 5 5 نقاط، ثم استخدام السابق 49 (ع، ف) يمكن استعادة FIG 5 (ب) تأثير FIG.

ما يقرب من 49 متراكبة الجذاب، صورة يمكن أن يكون كفاف أعيد بناؤها، وهذا يعني متفرق مجموعة ثلاثية الأبعاد 49 تمثل صورة لينا، عند الضرورة في الجمع، وعند عدم الحاجة إليها قد تكون مشتتة في المكتبة الجذاب.

4 خاتمة

واستنادا إلى الكتابات الموجودة، وظيفة مساعد لجيب التمام منفصلة تحويل وظائف الأساس، فإن تكوين نظام الطاقة من صورة، وحصل على أساس الجذاب تقريبي كما تجزئة صورة الفيديو. هذه الطريقة وغيرها من ميزة صورة طريقة استخراج، هناك تختلف في طبيعتها.

بيانات الصور الفيديو هو البيانات الكبيرة، حيث أن هذه الطريقة يمكن تطبيقها على معالجة الصور، ووضع استخراج صورة، فإنه يمكن أيضا أن تتحسن بعد، لمعالجة البيانات الأخرى.

مزيد من العمل لتحسين تخزين هذه البيانات والتعبيرات، محاولة تأسيس الفهرسة الجديدة التي تنتشر في مفهوم فهرس. على سبيل المثال، "الوجه" مفهوم، ويتوافق مع "مستوى أعلى" للشعرية، والتي تجذب مؤشر أن هيكل شبه شعرية.

وهي ميزة استخراج وتخزين الطريقة، يمكن أن يكون وسيلة لتحلل البيانات وإعادة الإعمار يحتاج إلى مزيد من الدراسة.

مراجع

[1] KOMMINENI J، ساتريا M، S MOHD S. المحتويات بناء استرجاع الصور باستخدام السلاسل اللون المقارنة [J] Procedia علوم الحاسوب، 2015،50 :. 374379.

[2] وو في وانغ Zhuhao، تشانغ Zhongfei، وآخرون ضعيف التعلم العميق شبه يخضع لإشراف متعددة التسمية الشرح صورة [J] المعاملات IEEE على البيانات الكبيرة، 2015 (1): .. 109122.

[3] TEMESGUEN M، RUSSEL CH، تيموثي R T. تجزئة الرئوية العقيدات في التصوير المقطعي باستخدام نهج الشبكة العصبية الانحدار وتطبيقه على كونسورتيوم قاعدة بيانات الصور الرئة ومبادرة الموارد قاعدة بيانات صورة [J]. الصور الطبية تحليل، 201522 (1): 4862.

. [4] تيان Xinmei، لو Yijuan، ستاندر N، وآخرون استكشاف البحث عن الصور تقييم نتائج جيدة [J] المعاملات IEEE على البيانات الكبيرة، 2015،1 (3) :. 95108.

[5] ZANG M، ون D، K وانغ، وآخرون وهناك ميزة جديدة لموضوع تصنيف المشهد صورة [J] Neurocomputing، 2015، 148 (1): .. 467476.

. [6] WEINMANN M، S URBAN، HINZ S، وآخرون 2D و 3D مميزة يتميز الآلي لتحليل المشهد على نطاق واسع في المناطق الحضرية [J] أجهزة الكمبيوتر والرسومات، 2015، 49 (7) :. 4757.

. [7] يوان يوان، ون جيا وانغ تشى مزدحم تصنيف المشهد عبر كفاءة نمط غير خاضعة للرقابة التعلم ميزة وكثافة تقدير [J] الاعتراف، عام 2016، 56 :. 159169.

. [8] لين ليانغ وانغ شياو يانغ وى، وآخرون Discriminatively تدريب andor نماذج الرسم البياني للكشف عن شكل الكائن [J] المعاملات IEEE على تحليل نمط وآلة الاستخبارات، 2015، 37 (5): 959972.

. [9] في WAN بو تشاو بن سطح تكرار الفوضى السلوك [J] الفيزياء، 2014،63 (12): 2939.

[10] يعتمد على هندسة مستعرضة من خصائص ثلاثية الأبعاد وظيفة الفوضى Wanbo [J] الفيزياء، 2014 (12): 20-28.

كما في Wanbo، دراسة وانغ داتشينغ [11] خصائص الصورة والدوال المثلثية تكرار الفوضى [C] قائع المؤتمر الوطني لل17 على الصور والرسومات، بكين: بكين جياوتونغ جامعة أكسفورد، 2014.

. [12] في WAN بو وانغ داتشينغ سطح التكرار خصائص الفوضى وتطبيقها في التعرف على الوجه [J] التصميم بمساعدة الكمبيوتر ورسومات الحاسوب، 2015،27 (12): 22642271.

[13] لحساب Wanbo تحليل الفوضى والاستكشاف [M] بكين: تسينغهوا جامعة أكسفورد، 2016.