تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. رؤية الحاسوب

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: رؤية الحاسوب




  • تصنيف الصور الطيفية الفائقة عبر المجالات بناءً على التكيف ثنائي الاتجاه

    2025 | المؤلف: Yuxiang Zhang وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)

    تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد للتكيف الثنائي الاتجاه (BiDA) يهدف إلى تحسين تصنيف الصور الطيفية العالية (HSI) عبر المجالات. يتناول هذا الإطار تحدي التحولات الطيفية في فئات تغطية الأرض عندما يتم الحصول على بيانات التدريب والاختبار من مناطق أو أوقات مختلفة. تستخدم البنية المقترحة نموذج محول ثلاثي الفروع، يتكون من فرع مصدر، وفرع هدف،…


  • أداة FACEDIG الآلية لوضع المعالم على الصور الوجهية لمستخدمي القياسات الهندسية

    2025 | المؤلف: Karel Kleisner وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة والطوبولوجيا (Geometry and Topology)

    تناقش هذه الفقرة أهمية رقمنة المعالم في المورفوميتريكس الهندسية، وخاصة لتQuantifying الأشكال البيولوجية مثل الهياكل الوجهية. غالبًا ما تكون الطرق التقليدية لوضع المعالم يدويًا كثيفة العمالة ومعرضة للأخطاء البشرية، مما يمكن أن يؤدي إلى عدم الاتساق عبر الدراسات. للتخفيف من هذه التحديات، يقدم المؤلفون FaceDig، أداة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تقوم بأتمتة وضع المعالم الوجهية بدقة…


  • الاستشعار عن بعد بواسطة الطائرات بدون طيار والتعلم العميق لتقييم وتحسين نسيج العمارة في القرى التقليدية

    2025 | المؤلف: Shi Yang وآخرون | المجلة: npj Heritage Science | المجال: علم الأرض (Geology)

    تعتبر النسيج المعماري للقرى التقليدية أمرًا حيويًا لعكس الثقافة الإقليمية وضمان الحفظ المستدام. ومع ذلك، غالبًا ما تفشل طرق التقييم الحالية في دمج التقييمات متعددة الأبعاد ودمج التقنيات التقليدية والحديثة، مما يحد من فعاليتها. تقدم هذه الدراسة إطارًا جديدًا يجمع بين الاستشعار عن بعد بواسطة الطائرات بدون طيار، والتعلم العميق (تحديدًا نموذج Mask R-CNN المحسن)،…


  • دمج بيانات LiDAR الملونة وتقسيم YOLO الدلالي لاستخراج ميزات التصميم في العمارة الصينية القديمة

    2025 | المؤلف: Yanyi Li وآخرون | المجلة: npj Heritage Science | المجال: علم الأرض (Geology)

    في هذه الدراسة، يبحث المؤلفون في ميزات تصميم العمارة الصينية القديمة، باستخدام معبد زينرو في شنغهاي كدراسة حالة. تم تأسيس المعبد خلال سلالة سونغ ويتميز بتخطيطه المحوري المركزي، ويشمل هياكل مهمة مثل قاعة ماهافيرا، التي هي المبنى الخشبي الوحيد المتبقي من سلالة يوان في منطقة شنغهاي. لتحليل هذه الميزات المعمارية، طور الباحثون نظام مسح ليزري…


  • تعزيز الأمان لصور الطبية باستخدام خريطة فوضوية جديدة ثلاثية الأبعاد وتقسيم قائم على التعلم العميق

    2025 | المؤلف: S Subathra وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم ورقة البحث خوارزمية جديدة لتشفير الصور الطبية تدمج نظامًا هايبر كاوتيكيًا 5D مع شبكة تقسيم التعلم العميق U-Net، محققة تقدمًا كبيرًا في الأمان وكفاءة الحساب. تستخدم الخوارزمية الصورة الطبية السرية كشرط أولي للنظام الفوضوي، مما يمنع بشكل فعال الوصول غير المصرح به. تشمل النتائج الرئيسية قيمة إنتروبيا عالية قريبة من 8، مما يدل على…


  • LRDS-YOLO يعزز اكتشاف الأجسام الصغيرة في الصور الجوية للطائرات بدون طيار بتصميم خفيف وفعال

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

    تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحديات المرتبطة بالكشف عن الأجسام الصغيرة في صور الطائرات بدون طيار، مع تسليط الضوء على قضايا مثل التباين المنخفض، والخلفيات المعقدة، والموارد الحاسوبية المحدودة التي تؤدي إلى معدلات عالية من عدم الكشف ودقة تحديد الموقع الضعيفة. تعاني طرق الكشف التقليدية غالبًا من فقدان المعلومات، وعدم كفاية تفاعل الميزات عبر…


  • تحسين تقنيات الدمج لبيانات الصور الجوية وصور الأقمار الصناعية في الزراعة الدقيقة – مراجعة

    2025 | المؤلف: Aliasghar Bazrafkan وآخرون | المجلة: Frontiers in Remote Sensing | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)

    تمثل دمج أنظمة الطائرات بدون طيار (UAS) وصور الأقمار الصناعية تقدمًا كبيرًا في الزراعة الدقيقة، كما هو موضح في هذا الاستعراض. يتناول طرق الدمج المختلفة—المعتمدة على البكسل، والمعتمدة على الميزات، والمعتمدة على القرار—وتقنيات تحسينها، مع التأكيد على فوائد دمج البيانات عالية الدقة من كلا المصدرين. تشمل النتائج الرئيسية تحسين تقدير الكتلة الحيوية، وتحسين اكتشاف إجهاد…


  • DPM-Solver++: حل سريع لأخذ عينات موجهة من نماذج الانتشار الاحتمالية

    2025 | المؤلف: Cheng Lu وآخرون | المجلة: Machine Intelligence Research | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)

    في هذا القسم، يبحث المؤلفون في تسريع العينة الموجهة في نماذج الانتشار الاحتمالية (DPMs)، التي أظهرت وعدًا كبيرًا في توليد الصور عالية الدقة، لا سيما في تحويل النص إلى صورة. يبرزون أنه بينما تتطلب العينة الموجهة عادةً نطاق توجيه كبير للحصول على جودة عينة مثالية، فإن الحلول عالية الرتبة الحالية، على الرغم من كونها أسرع…


  • إعادة التفكير في تقسيم أورام الدماغ من منظور مجال التردد

    2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم البحث شبكة دمج التردد المتناغم (HFF-Net)، وهي إطار عمل جديد لتجزئة أورام الدماغ يتناول التحديات المتعلقة بتحديد المناطق المعززة بالتباين بدقة في صور الرنين المغناطيسي. تكافح طرق التجزئة التقليدية مع هذه المناطق بسبب فشلها في أخذ في الاعتبار بشكل كافٍ القوام المعقد والتغيرات الاتجاهية المتأصلة في بيانات الرنين المغناطيسي. تستخدم HFF-Net وحدة تحليل التردد…


  • GenConViT: كشف فيديوهات التزييف العميق باستخدام محول الرؤية التلافيفية التوليدية

    2025 | المؤلف: Deressa Wodajo Deressa وآخرون | المجلة: Applied Sciences | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم البحث نهجًا جديدًا لاكتشاف فيديوهات الديب فيك من خلال تطوير محول الرؤية التوليدي التلافيفي (GenConViT). يدمج هذا النموذج بين معمارية ConvNeXt وSwin Transformer لاستخراج الميزات بشكل فعال، بينما يستخدم تقنيات Autoencoder (AE) وVariational Autoencoder (VAE) للتعلم من توزيعات البيانات الكامنة والعيوب البصرية. تم تدريب نموذج GenConViT وتقييمه بدقة على عدة مجموعات بيانات، بما في…


←السابق
1 2 3 4 … 16
التالي→

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