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

    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،…


  • موصوف نقاط رئيسية ثلاثي الأبعاد عبر الأنماط المتعددة لمطابقة وتسجيل MR-US

    2026 | المؤلف: Д. А. Морозов وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Medical Imaging | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    في هذا القسم، يتناول المؤلفون تحدي تسجيل الموجات فوق الصوتية في الوقت الحقيقي (iUS) أثناء العملية الجراحية مع التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) قبل العملية، والذي يتعقد بسبب الفروق الكبيرة في مظهر الوسائط، والدقة، ومجال الرؤية. يقترحون وصفًا جديدًا لنقاط المفاتيح ثلاثية الأبعاد عبر الوسائط مصممًا لمطابقة وتسجيل MRI-iUS بشكل فعال. تستخدم هذه الطريقة نهج المطابقة…


  • تقدير وضع الإنسان ثلاثي الأبعاد القائم على الانتشار بكفاءة مع تقليم زمني هرمي

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

    في هذا البحث، يقدم المؤلفون إطار عمل جديد قائم على الانتشار لتقدير وضع الإنسان ثلاثي الأبعاد الذي يعالج التكاليف الحسابية العالية المرتبطة بالطرق التقليدية. الاستراتيجية المقترحة للتقليم الزمني الهرمي (HTP) تقلل بشكل فعال من التكرار من خلال تقليم رموز الوضع ديناميكيًا على كل من مستوى الإطار والمستوى الدلالي، مما يحافظ على ديناميات الحركة الأساسية. يعمل…


  • الشبكات العصبية التلافيفية، والشبكات العصبية المتكررة، والمحولات في التعرف على الحركة البشرية: استعراض ونموذج هجين

    2025 | المؤلف: Khaled Alomar وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم هذه القسم نظرة عامة على التعرف على أفعال الإنسان (HAR)، مع تسليط الضوء على أهميته في مجالات مختلفة مثل التطبيقات الطبية والتعليمية والمراقبة. لقد تأثر تقدم HAR بشكل كبير بتبني الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، التي حسنت استخراج وفهم البيانات المعقدة. مؤخرًا، ظهرت المحولات البصرية (ViTs) كبديل قوي، مما يدل على…


  • نظام تشفير صور آمن وفعال يعتمد على الأنظمة الفوضوية والتحولات غير الخطية

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

    تقدم ورقة البحث نظام تشفير متعدد الصور جديد، يُشار إليه باسم 5HSCA، والذي يدمج نظام فوضوي من 5 أبعاد، خريطة أرنولد، ونملة لانغتون لتعزيز أمان وكفاءة تشفير الصور. الطرق التقليدية مثل AES و DES غير كافية للتعامل مع تكرار الصور ومتطلبات المعالجة في الوقت الحقيقي. يتكون النظام المقترح من أربع مراحل رئيسية: (1) توليد المفتاح…


  • اكتشاف الأجسام الصغيرة: استعراض شامل للتحديات والتقنيات والتطبيقات في العالم الحقيقي

    2025 | المؤلف: Mahya Nikouei وآخرون | المجلة: Intelligent Systems with Applications | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تشير القسم المعنون “نظرة عامة” إلى أن مؤلفي ورقة البحث قد كشفوا أنه لا توجد أي تضارب في المصالح يتعلق بعملهم. هذه العبارة حاسمة للحفاظ على الشفافية والنزاهة في البحث الأكاديمي، حيث تضمن للقراء أن النتائج والاستنتاجات ال في الورقة ليست متأثرة بعوامل خارجية أو مصالح شخصية. مثل هذه التصريحات هي ممارسة قياسية في المنشورات…


  • مراقبة نضج التوت الأزرق بمساعدة الطائرات بدون طيار الذكية باستخدام رؤية الكمبيوتر المعتمدة على Mamba

    2025 | المؤلف: Fan Zhao وآخرون | المجلة: Precision Agriculture | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم هذه الدراسة إطارًا جديدًا يجمع بين إعادة البناء الفائق الدقة المعتمد على التعلم العميق (SRR) والتقسيم الدلالي لتعزيز تقييم نضج التوت الأزرق، مع معالجة قيود طرق الفحص اليدوي التقليدية. يعمل نموذج SRR على تحسين دقة الصورة، مما يسهل استخراج الميزات التفصيلية، بينما يتم استخدام نماذج تقسيم دلالي متنوعة – بما في ذلك الشبكات العصبية…


  • CF-YOLO لاكتشاف الأهداف الصغيرة في صور الطائرات بدون طيار استنادًا إلى خوارزمية YOLOv11

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

    تتناول هذه الورقة البحثية تحديات الكشف عن الأهداف الصغيرة في صور الطائرات بدون طيار، والتي تعيقها اختلافات الحجم الكبيرة ووجود العديد من الأجسام الصغيرة ذات التفاصيل المحدودة. لمواجهة هذه القضايا، يقترح المؤلفون كاشف أهداف صغيرة عن بُعد جديد يسمى CF-YOLO، مبني على نموذج YOLOv11. تشمل الابتكارات الرئيسية تقديم شبكة هرمية للميزات عبر المقاييس (CS-FPN) لتخفيف…


  • خوارزمية جديدة سريعة لتشفير الصور الملونة المتعددة

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

    تقدم البحث خوارزمية تشفير متعددة الصور جديدة (MIEA) تستفيد من المعالجة المتوازية لتعزيز أمان وكفاءة نقل الصور، لا سيما في سياق المعلومات الصناعية ومتطلبات عصر 5G. تقوم MIEA ببناء مكعب صورة عادي من صور متعددة وتستخدم مفاتيح تشفير عشوائية زائفة تم إنشاؤها من نظام تشين الفوضوي رباعي الأبعاد ومولد مورسين. تستخدم ستة صناديق S مبتكرة…


  • التعرف الفعال على أنشطة الإنسان على الأجهزة الطرفية باستخدام هياكل DeepConv LSTM

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

    يتناول هذا القسم من ورقة البحث نشر نماذج التعلم العميق الخفيفة للتعرف على أنشطة الإنسان (HAR) على الأجهزة ذات الموارد المحدودة باستخدام TinyML، مدفوعة بالتطورات في إنترنت الأشياء (IoT). صمم المؤلفون وقيموا ثلاثة نماذج: شبكة عصبية تلافيفية ثنائية الأبعاد (2D CNN)، شبكة عصبية تلافيفية أحادية الأبعاد (1D CNN)، وDeepConv LSTM. أظهرت DeepConv LSTM أداءً متفوقًا،…


←السابق
1 … 3 4 5 6 7 … 9
التالي→

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