تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. مجالات الأبحاث
  3. علوم الحاسوب (Computer Science)
  4. التصنيف: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

الأبحاث في مجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)



  • AceVFI: مسح شامل للتقدم في استيفاء إطارات الفيديو
    AceVFI: A Comprehensive Survey of Advances in Video Frame Interpolation

    2026 | المؤلف: Dahyeon Kye وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم هذه القسم نظرة عامة على تقنية استيفاء إطارات الفيديو (VFI)، وهي مهمة حاسمة في الرؤية منخفضة المستوى تتضمن توليد إطارات وسيطة بين الإطارات الموجودة مع الحفاظ على التناسق المكاني والزماني. يتم تتبع تطور منهجيات VFI من تقنيات تعويض الحركة التقليدية إلى مجموعة متنوعة من أساليب التعلم العميق، بما في ذلك النماذج المعتمدة على النواة،…


  • GMG: طريقة توقع الفيديو تعتمد على التركيز العالمي والتوجيه الحركي
    GMG: A Video Prediction Method Based on Global Focus and Motion Guided

    2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    في السنوات الأخيرة، حظيت توقعات الفيديو، لا سيما في سياق التنبؤ بالطقس، باهتمام كبير. ومع ذلك، فإن التحديات الكامنة في التنبؤ بدقة بأنماط الطقس تنبع من التغير السريع في البيانات الجوية وتأثير الاتصالات البعيدة. تستخدم نماذج التنبؤ الزمانية المكانية الحالية بشكل أساسي عمليات الالتفاف أو النوافذ المنزلقة لاستخراج الميزات، والتي تقتصر على أبعاد نواة الالتفاف…


  • خوارزمية جديدة لتشفير الصور المتعددة باستخدام الأنظمة الفوضوية الفائقة، تحليل القيمة المفردة، وRC5 المعدلة
    A new multiple image encryption algorithm using hyperchaotic systems, SVD, and modified RC5

    2025 | المؤلف: Wassim Alexan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم ورقة البحث خوارزمية جديدة لتشفير الصور المتعددة (MIE) تهدف إلى تعزيز أمان الصور الفضائية، وهو أمر حاسم للأمن الوطني ومراقبة البيئة. تعالج خوارزمية MIE الثغرات في طرق التشفير الحالية من خلال استخدام مزيج من الأنظمة الفوضوية الفائقة، تحليل القيمة الفردية (SVD)، تشفير RC5 في وضع العد، تشفير هيل القائم على الفوضى، وصندوق S مخصص…


  • خوارزمية تعتمد على ميزات دلالية خفيفة الوزن لاكتشاف عناصر الجداريات القديمة
    An algorithm based on lightweight semantic features for ancient mural element object detection

    2025 | المؤلف: Jiaquan Shen وآخرون | المجلة: npj Heritage Science | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تناقش هذه القسم أهمية اللوحات الجدارية القديمة من الصين كتراث ثقافي لا يقدر بثمن يوفر رؤى حول السياقات التاريخية والهياكل الاجتماعية. قام المؤلفون بإنشاء مجموعة بيانات شاملة لاكتشاف عناصر الجدارية، تشمل مجموعة متنوعة من الفئات المعلّمة من فترات تاريخية ومناطق مختلفة. تعتبر هذه المجموعة أداة مهمة لتقدم دراسة التاريخ الصيني القديم. لتحسين تحليل هذه الجداريات،…


  • تصوير البروفيلومتري بإسقاط الحواف بدقة فائقة من لقطة واحدة (SSSR-FPP): تصوير ثلاثي الأبعاد بسرعة 100,000 إطار في الثانية باستخدام التعلم العميق
    Single-shot super-resolved fringe projection profilometry (SSSR-FPP): 100,000 frames-per-second 3D imaging with deep learning

    2025 | المؤلف: Bowen Wang وآخرون | المجلة: Light Science & Applications | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم البحث تقنية تصوير ثلاثية الأبعاد فائقة السرعة جديدة تُدعى قياس نمط الشريط الفائق الدقة من لقطة واحدة (SSSR-FPP)، والتي تحقق سرعة تصوير غير مسبوقة تبلغ 100,000 هرتز. تستخدم هذه الطريقة زوجًا واحدًا من أنماط الشريط ذات نسبة إشارة إلى ضوضاء منخفضة (SNR) ودقة منخفضة، مما يسمح بإعادة بناء الطور غير الملفوف وترتيب الشريط بدقة…


  • أذكى، أفضل، أسرع، أطول: مشفر ثنائي الاتجاه حديث للتدريب الدقيق والاستدلال السريع والفعال من حيث الذاكرة والسياق الطويل
    Smarter, Better, Faster, Longer: A Modern Bidirectional Encoder for Fast, Memory Efficient, and Long Context Finetuning and Inference

    2025 | المؤلف: Benjamin C. Warner وآخرون | المجلة: Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    يقدم هذا القسم ModernBERT، وهو نموذج متقدم من نوع المحولات يعتمد فقط على الترميز، والذي يعزز الأداء بشكل كبير في مهام الاسترجاع والتصنيف مقارنة بسابقيه، وخاصة BERT. تم تدريبه على 2 تريليون رمز مع أقصى طول تسلسل يبلغ 8192، يحقق ModernBERT نتائج رائدة في مختلف المعايير، بما في ذلك مجموعة بيانات GLUE، حيث يتفوق على…


  • استراتيجيات اختيار الميزات: تحليل مقارن لطرق قيمة SHAP والطرق المعتمدة على الأهمية
    Feature selection strategies: a comparative analysis of SHAP-value and importance-based methods

    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…


←السابق
1 2 3

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.