تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الموضوعات الرئيسية
  3. التعرف على وضع الجسم والحركة

الأبحاث ضمن الموضوع : التعرف على وضع الجسم والحركة




  • بنية شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن لاكتشاف العنف في تسلسلات الفيديو

    2026 | المؤلف: Bhawana Tyagi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تتناول الدراسة الحاجة الملحة للكشف الفعال عن العنف في الوقت الحقيقي في الأماكن العامة ذات الكثافة العالية، حيث يكون التعرف السريع على الحوادث العدوانية أمرًا حاسمًا للتدخل في الوقت المناسب. لمواجهة تعقيدات التغيرات الزمانية والمكانية والطلبات الحسابية العالية لبيانات الفيديو، يقترح المؤلفون بنية شبكة عصبية تلافيفية عميقة خفيفة الوزن (CNN) تعتمد على MobileNetV2. يستخدم هذا…


  • كشف عنف الفيديو باستخدام VGG19 المدرب مسبقًا مع المنطق اليدوي، وطبقات LSTM وطبقات Bi-LSTM

    2026 | المؤلف: Pablo Negre وآخرون | المجلة: Applied Intelligence | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تبحث ورقة البحث في فعالية نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة لاكتشاف العنف في الفيديو، مع التركيز على مساهمات النمذجة الزمنية مقابل التمثيلات على مستوى الإطار. باستخدام إطار تجريبي منهجي، تقيم الدراسة أداء الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) المدمجة مع طبقات الذاكرة قصيرة وطويلة الأمد (LSTM) و Bi-LSTM عبر ثلاثة مجموعات بيانات مرجعية: قتال الهوكي، تدفق العنف، و…


  • DRoPE: تضمين موضع دوار اتجاهي لنمذجة تفاعل الوكلاء بكفاءة

    2026 | المؤلف: J. W. Zhao وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Vehicular Technology | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    في هذا القسم، يقدم المؤلفون تضمين الموضع الدوار الاتجاهي (DRoPE)، وهو تعديل جديد لتضمين الموضع الدوار (RoPE) يهدف إلى تعزيز نمذجة تفاعلات الوكلاء لتوليد المسارات في أنظمة القيادة الذاتية. تتمتع الأطر الحالية – المركزية على المشهد، المركزية على الوكيل، والمركزية على الاستعلام – كل منها بنقاط قوتها وضعفها، مما يؤدي إلى توازن بين الدقة، ووقت…


  • 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…


  • شبكات GCN-Transformer الزمانية المكانية ذات المسارين للتعرف على الأفعال المعتمدة على الهيكل

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

    تقدم ورقة البحث بنية جديدة للتعرف على الأفعال المعتمدة على الهيكل العظمي، تُسمى SA-TDGFormer، والتي تدمج الشبكات العصبية التلافيفية البيانية (GCNs) ونماذج المحولات في تكوين متوازي. تتناول هذه الطريقة قيود الأساليب السابقة التي اعتبرت الهيكل العظمي البشري كهيكل كامل، وغالبًا ما تغفل أهمية الأجزاء الهيكلية المتصلة بشكل غير مباشر. تتكون البنية المقترحة من هيكل مزدوج…


  • تقييم معيار التعرف على الحركة الدقيقة: مجموعة بيانات، طرق، وتطبيقات

    2024 | المؤلف: Dan Guo 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، يركز المؤلفون على التعرف على الميكرو-أكشن البشري القائم على الفيديو، مقدمين مجموعة بيانات Micro-Action-52 (MA-52)، التي تتميز بتنوع فئاتها الواسع وتمثيلها للجسم بالكامل. يقومون بتقييم تقنيات التعرف على الأفعال العامة الموجودة بشكل نقدي ويقترحون بنية جديدة لشبكة عصبية تلافيفية، تُسمى MANet. تعزز هذه البنية إطار عمل ResNet القائم من خلال دمج مكونات…


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