الأبحاث في مجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)
-
كشف الفيديو العميق: التحديات والفرص
2024 | المؤلف: Achhardeep Kaur وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه القسم نظرة عامة على المشكلة الاجتماعية المتزايدة التي تطرحها مقاطع الفيديو المزيفة العميقة، والتي يتم إنشاؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي، وخاصة تقنيات التعلم العميق. غالبًا ما يتم استغلال هذه الفيديوهات المعدلة من قبل جهات خبيثة لنشر معلومات خاطئة، مما يهدد الاستقرار السياسي والأمن والخصوصية الشخصية. تستعرض الورقة الطرق الحالية لاكتشاف مقاطع الفيديو المزيفة العميقة،…
-
تقليل بصمة الذاكرة لتقنية الطباعة ثلاثية الأبعاد باستخدام Gaussian Splatting
2024 | المؤلف: Panagiotis Papantonakis وآخرون | المجلة: Proceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniques | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في هذه الورقة، نقدم تقنية شاملة وفعالة لتقليل الذاكرة لتدفق الرسوميات ثلاثية الأبعاد (3DGS). تتضمن طريقتنا طريقة تقليل بدائية مدركة للدقة تقلل بشكل فعال عدد البدائيات إلى النصف، وآلية تعديل تكيفية لتحديد العدد الأمثل من نطاقات التوافقيات الكروية (SH) لكل بدائية، واستراتيجية تشفير قائمة على كتاب الرموز. هذه الابتكارات مجتمعة تؤدي إلى تقليل ملحوظ في…
-
تعلم كيفية صياغة مطالبات متنوعة لتصنيف عواطف الصور
2024 | المؤلف: Sinuo Deng وآخرون | المجلة: Computational Visual Media | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد، PT-DPC، لتصنيف عواطف الصور (IEC)، مستفيدة من قدرات الأساليب المعتمدة على اللغة مثل التدريب المسبق المتباين بين اللغة والصورة (CLIP). تحدد الدراسة ثلاثة تحديات رئيسية في IEC: الفجوة الكبيرة في أهداف التدريب بين التدريب المسبق وIEC، واستخدام مطالبات مشتركة غير مثلى، وتطبيق مطالبات ثابتة عبر الحالات. لمعالجة هذه القضايا،…
-
معيار لخطوط أنابيب التعرف على الوجه وأداء القابلية المشتركة للوحدات
2024 | المؤلف: Sefik Ilkin Serengil وآخرون | المجلة: Bilişim Teknolojileri Dergisi | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تسلط ورقة البحث الضوء على التقدمات الكبيرة في تكنولوجيا التعرف على الوجه، موضحة أن الطرق المعاصرة قد حققت وحتى تجاوزت دقة مستوى الإنسان. يتم تقسيم عملية التعرف على الوجه إلى أربع مراحل: الكشف، المحاذاة، التمثيل، والتحقق، مع تركيز البحث الحالي بشكل أساسي على مرحلة التمثيل. يقوم الدراسة بتقييم مجموعات متنوعة من تسعة نماذج متقدمة للتعرف…
-
خوارزمية محسّنة لتقسيم الصور الدلالي عالية الدقة استنادًا إلى DeepLabv3+
2024 | المؤلف: Yan Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم الورقة نموذجًا جديدًا، MST-DeepLabv3+، مصممًا لتعزيز التقسيم الدلالي لصور الاستشعار عن بعد عالية الدقة مع معالجة التحديات المتعلقة بدقة النموذج وكفاءة التدريب. يبني هذا النموذج على بنية DeepLabv3+ الحالية، ويطبق ثلاث تحسينات رئيسية: استبدال MobileNetV2 بـ Xception في العمود الفقري لتقليل معلمات النموذج، ودمج آلية الانتباه SENet لتعزيز دقة التقسيم، واستخدام التعلم المنقول لتعزيز…
-
BoostTrack: تعزيز مقياس التشابه وثقة الكشف لتحسين تتبع الأجسام المتعددة
2024 | المؤلف: Vukasin D. Stanojevic وآخرون | المجلة: Machine Vision and Applications | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في هذا القسم، يتناول المؤلفون التحديات المتعلقة بالكشف غير الموثوق به وتبديل الهوية في تتبع الأجسام المتعددة (MOT). يقدمون BoostTrack، وهي طريقة جديدة للتتبع من خلال الكشف تتضمن تحسينات خفيفة الوزن لتحسين أداء التتبع. تشمل الابتكارات الرئيسية درجة ثقة الكشف-التتبع التي تقيس التشابه لتفضيل الأزواج عالية الثقة، وإدخال مسافة ماهالانوبس وتشابه الشكل للتخفيف من الغموض…
-
طريقة محسنة لتقدير وضع الإنسان في الوقت الحقيقي تعتمد على إطار عمل YOLOv8 المعدل
2024 | المؤلف: Chengang Dong وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا لتقدير وضعية الإنسان في الوقت الحقيقي (HPE) يسمى CCAM-Person، مبنيًا على إطار عمل YOLOv8. الهدف الرئيسي من هذا النموذج هو تعزيز دقة تقدير وضعية الإنسان في ظل التحديات مثل الحجب الجزئي وحقول الاستقبال المحدودة، والتي يمكن أن تعيق الأداء. لمعالجة هذه القضايا، قام المؤلفون بتحسين مكونات العمود الفقري والعنق لنموذج…
-
TCN-attention-HAR: التعرف على النشاط البشري بناءً على آلية الانتباه في الشبكة التلافيفية الزمنية
2024 | المؤلف: Wei Xiong وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا للتعلم العميق للتعرف على نشاط الإنسان (HAR) يستفيد من بيانات المستشعرات القابلة للارتداء. النموذج المقترح، الذي يُطلق عليه TCN-Attention-HAR، يدمج شبكة الالتفاف الزمنية (TCN) مع آلية الانتباه لتعزيز استخراج الميزات المتغيرة زمنياً والتخفيف من المشكلات مثل انفجار التدرجات المرتبطة بالشبكات العميقة. من خلال تحسين حجم المجال الاستقبالي واستخدام آليات الانتباه،…
-
الشبكات التنافسية التوليدية (GANs): مقدمة، تصنيف، متغيرات، قيود، وتطبيقات
2024 | المؤلف: Preeti Sharma وآخرون | المجلة: Multimedia Tools and Applications | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التقدمات والتطبيقات لشبكات الخصومة التوليدية (GANs) عبر مجالات متنوعة، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية، وتصميم العمارة، وتوليد الوسائط المتعددة. يبرز أهمية GANs في ضمان النزاهة البصرية، لا سيما في اكتشاف تزوير الوجوه، وهو أمر حاسم للحفاظ على المصداقية على منصات التواصل الاجتماعي. يناقش البحث ظهور أنواع مختلفة من…
-
استراتيجيات اختيار الميزات: تحليل مقارن لطرق قيمة SHAP والطرق المعتمدة على الأهمية
2024 | المؤلف: Huanjing Wang وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تستكشف هذه الدراسة تقنيات اختيار الميزات في سياق بيانات احتيال بطاقات الائتمان عالية الأبعاد لتعزيز أداء نموذج اكتشاف الاحتيال. تقارن فعالية اختيار الميزات بناءً على قيم SHAP (SHapley Additive exPlanations) مقابل أهمية الميزات المدمجة في النموذج عبر خمسة مصنفات: XGBoost، شجرة القرار، CatBoost، الأشجار العشوائية للغاية، وغابة عشوائية. المقياس المستخدم للتقييم هو المساحة تحت منحنى…