الأبحاث في مجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)
-
تعزيز اختيار الميزات للتعرف على تعبيرات الوجه متعددة الوضعيات باستخدام مزيج من خوارزمية اليراعة المستوحاة من الكم وخوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعية
2025 | المؤلف: Mu Panliang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث نهجًا هجينًا جديدًا للتعرف على تعبيرات الوجه (FER) يسمى QIFABC، والذي يدمج خوارزمية اليراعة المستوحاة من الكم (QIFA) مع خوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعي (ABC) لتعزيز اختيار الميزات في أنظمة FER متعددة الوضعيات. يهدف هذا الأسلوب إلى تحسين دقة اكتشاف تعبيرات الوجه عبر أوضاع مختلفة من خلال تحسين مساحة البحث لاختيار الميزات. تستخدم…
-
تحليل أداء نماذج “تنظر مرة واحدة فقط” للنشر على أجهزة الحافة الحاسوبية المقيدة في تطبيقات الطائرات بدون طيار
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Electronics | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقيّم هذه الدراسة أداء نماذج كشف الكائنات، وبالتحديد YOLOv8n و YOLOv8s، التي تم نشرها على أجهزة الحافة ذات الموارد المحدودة والبيئات السحابية للطائرات بدون طيار (UAVs). تركز الدراسة على NVIDIA Jetson Orin Nano و Orin NX و Raspberry Pi 5 (RPI5)، وتحلل مقاييس مثل دقة الكشف، وسرعة الاستدلال، واستهلاك الطاقة، إلى جانب تأثيرات الكوانتيزات بعد…
-
مخطط تشفير بيانات طبية فعال باستخدام خلط انتقائي وانتشار بين داخل البكسل في إطار الرعاية الصحية الإلكترونية الآمنة المدعومة بالإنترنت
2025 | المؤلف: Dhivya Ravichandran وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث تطبيقًا آمنًا للرعاية الصحية الإلكترونية عن بُعد، مع التركيز على حماية بيانات المرضى الحساسة أثناء النقل. يستخدم النظام حساسات LM35 ونبض لقياس المعايير الصحية، والتي يتم تشفيرها بعد ذلك على Raspberry Pi 3 B+ باستخدام مخطط تشفير جديد تم تطويره بلغة بايثون. يستخدم هذا المخطط نظامًا فوضويًا مركبًا (CCS) لتوليد تسلسلات مفاتيح فوضوية…
-
تحليل مقارن لنماذج LSTM المدعومة بالانتباه وكتل الضغط والتحفيز للتعرف على الأنشطة
2025 | المؤلف: Murad Khan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه القسم استنتاج دراسة تقدم نموذجًا قائمًا على LSTM للتعرف على النشاط البشري (HAR)، معززًا بآليات الانتباه وكتل الضغط والتحفيز (SE). يحقق النموذج المقترح معدل دقة مثير للإعجاب يبلغ 99%، مستفيدًا من قدرة LSTM على التقاط الاعتماديات الزمنية، وآليات الانتباه للتركيز على مقاطع التسلسل المهمة، وكتل SE لضبط أهمية القنوات. تشير التحليلات المقارنة إلى…
-
نحو مؤشر استهلاك الطاقة لنماذج التعلم العميق: تحليل مقارن للهياكل، وحدات معالجة الرسوميات، وأدوات القياس
2025 | المؤلف: Sergio Aquino-Brítez وآخرون | المجلة: Sensors | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول هذه الدراسة الطلب المتزايد عالميًا على الموارد الحاسوبية في الذكاء الاصطناعي (AI) والمخاوف المرتبطة باستهلاك الطاقة من خلال تقديم مؤشر كابا للطاقة (KEI). يقيم هذا المقياس الجديد كفاءة الطاقة لنماذج التعلم العميق (DL)، مقدماً إطار عمل موحد قابل للتطبيق على مختلف الهياكل. تركز الأبحاث بشكل أساسي على الشبكات العصبية التلافيفية، بما في ذلك النماذج…
-
إزالة الضباب من صور الاستشعار عن بُعد باستخدام شبكات الخصومة التوليدية المعتمدة على المويجات
2025 | المؤلف: Guangda Chen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث طريقة جديدة لإزالة الضباب من صور الاستشعار عن بعد باستخدام الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) للتخفيف من الآثار السلبية للضباب الجوي على جودة الصورة. تتكون البنية المقترحة من شبكة مولدة تعزز الصور الضبابية وشبكة مميزة تميز بين الصور التي تم إزالة الضباب عنها والصور الواضحة. تشمل المكونات الرئيسية للمولد كتل متبقية كثيفة لاستخراج الميزات…
-
تعلم تمثيل الوجه التبايني الواعي بالوضع مع تماسك العينة
2025 | المؤلف: Yuanyuan Liu وآخرون | المجلة: International Journal of Computer Vision | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا لتعلم تمثيلات الوجه ذاتية الإشراف (SFRL) يسمى تعلم تمثيل الوجه المتباين غير المرتبط بالوضع (PCFRL). يعالج هذا الإطار قيود طرق التعلم المتباين الحالية (CL)، التي غالبًا ما تفشل في التقاط الميزات الخاصة بالوضع بشكل كافٍ بسبب اختيار أزواج إيجابية/سلبية غير مناسب. يعزز PCFRL الوعي بالوضع من خلال فصل الميزات المرتبطة…
-
التقدم في تقسيم الكائنات: التقنيات، المقاييس والتطبيقات في رؤية الكمبيوتر
2025 | المؤلف: José M. Molina وآخرون | المجلة: Neurocomputing | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحسينات التي تم إجراؤها على المقالة بعد قبولها للنشر. تشمل هذه التحسينات إضافة صفحة غلاف، بيانات وصفية، وتعديلات في التنسيق تهدف إلى تحسين قابلية القراءة. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن هذه النسخة ليست النسخة النهائية من السجل، مما يشير إلى أنه قد تحدث مراجعات إضافية قبل النشر النهائي.…
-
استكشاف شامل لنماذج الانتشار في توليد الصور: استبيان
2025 | المؤلف: Hang Chen وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم الورقة مسحًا شاملاً لنماذج الانتشار، مع تسليط الضوء على تقدمها السريع وتطبيقاتها المتنوعة في المهام التوليدية مثل توليد الصور، وتوليد الصوت والفيديو، وتصميم الجزيئات، وتوليد النصوص. تؤكد على آليات التوليد الفريدة وجودة المخرجات العالية لهذه النماذج، بينما تتناول أيضًا المخاوف الناشئة المتعلقة بخصوصية البيانات، والأمان، وأخلاقيات الفن مع تزايد استخدامها في توليد الصور. يشير…
-
كشف العالم تحت الماء: تحسين الصور تحت الماء الموجه بواسطة نموذج إدراك CLIP
2025 | المؤلف: Jiangzhong Cao وآخرون | المجلة: Pattern Recognition | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث إطار عمل جديد لتحسين الصور تحت الماء (UIE) يدمج وحدة فقدان الإدراك للغة والصورة القائمة على التعلم المتباين (CLIP) وتنظيم التعلم المتدرج لتحسين الجودة الإدراكية للصور تحت الماء. غالبًا ما تتجاهل طرق التعلم العميق التقليدية لتحسين الصور تحت الماء الإدراك البصري البشري وتفرض قيودًا غير كافية، مما يؤدي إلى نتائج تحسين دون المستوى…