فهرس المقالات شبکه عصبی عمیق

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - یک معماری دومسیره کارآمد مبتنی بر شبکه عصبی عمیق برای بازشناسی دروازه در ویدئوی بازی فوتبال
  امیرحسین  زنگنه مهدی جم پور کامران لایقی
  در این مقاله یک روش خودکار با استفاده از یک مدل معماری دومسیره یادگیری عمیق برای مساله تحلیل تصاویر ویدئویی ورزش فوتبال، با تاکید بر شناسایی دروازه به عنوان یکی از مهمترین عناصر رویداد گُل که مهمترین رویداد بازی فوتبال می باشد، ارائه کرده ایم. معماری پیشنهادی، شکل توسعه أکثر

  در این مقاله یک روش خودکار با استفاده از یک مدل معماری دومسیره یادگیری عمیق برای مساله تحلیل تصاویر ویدئویی ورزش فوتبال، با تاکید بر شناسایی دروازه به عنوان یکی از مهمترین عناصر رویداد گُل که مهمترین رویداد بازی فوتبال می باشد، ارائه کرده ایم. معماری پیشنهادی، شکل توسعه یافته مدل VGG سیزده لایه می‌باشد که طی آن یک مدل معماری دو مسیره تعریف شده است. در مدل معماری پیشنهادی برای بازشناسی دروازه در مسیر اول، مدل با مجموعه داده آموزشی، آموزش داده می شود. اما در مسیر دوم، مجموعه داده های آموزشی ابتدا توسط یک سیستم غربال‌کننده مورد بررسی قرار گرفته و بهترین تصاویر که شامل ویژگی های متفاوتی با ویژگی های انتخاب شده توسط مسیر اول هستند، انتخاب می‌شوند. به عبارت دیگر در مسیر دوم، ویژگی‌هایی از شبکه‌ای مشابه مسیر اول، ولی پس از عبور از سیستم غربالگر تولید می‌شود.سپس بردارهای ویژگی تولید شده در دو مسیر با یکدیگر ادغام شده و یک بردار ویژگی سراسری حاصل می شود و بدین ترتیب فضاهای متفاوتی از مساله بازشناسی دروازه تحت پوشش قرار گرفته است. ارزیابی‌های متنوعی بر روی روش ارائه شده انجام شده است. نتایج ارزیابی‌ها، حاکی از بهبود دقت بازشناسی دروازه به‌وسیله مدل معماری دومسیره ارائه شده نسبت به مدل پایه می‌باشد. همچنین مقایسه روش پیشنهادی با نتایج موجود نشان می‌دهد دقت روش پیشنهادی، بهتر از نتایج منتشر شده است. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  2 - بازشناسی کنش انسان از روی تصویر ایستا با استفاده از ژست انسان در شبکه چندشاخه
  رقیه یوسفی کریم فائز
  امروزه بازشناسی کنش انسان از روی تصویر ایستا به یکی از موضوعات فعال در زمینه بینایی ماشین و شناسایی الگو تبدیل شده است. تمرکز این کار بر روی شناسایی کنش یا رفتار انسان از روی یک تصویر است. برخلاف روش‌های سنتی که از ویدئوها یا دنباله‌ای از تصاویر برای بازشناسی کنش انسان أکثر

  امروزه بازشناسی کنش انسان از روی تصویر ایستا به یکی از موضوعات فعال در زمینه بینایی ماشین و شناسایی الگو تبدیل شده است. تمرکز این کار بر روی شناسایی کنش یا رفتار انسان از روی یک تصویر است. برخلاف روش‌های سنتی که از ویدئوها یا دنباله‌ای از تصاویر برای بازشناسی کنش انسان استفاده می‌کنند، یک تصویر ایستا فاقد اطلاعات زمانی است. بنابراین بازشناسی کنش مبتنی بر تصویر ایستا دارای چالش بیشتری نسبت به بازشناسی کنش مبتنی بر ویدئو است. با توجه به اهمیت اطلاعات حرکتی در بازشناسی کنش از روش flow2Im برای تخمین اطلاعات حرکتی از روی تصویر ایستا استفاده شده است. ساختار پیشنهادی در این مقاله، حاصل ترکیب سه شبکه عصبی عمیق است که تحت عنوان شبکه سه‌شاخه یاد شده است. شبکه اول بر روی تصویر خام رنگی و شبکه دوم بر روی شار نوری پیش‌بینی شده از روی تصویر و شبکه سوم بر روی ژست به دست آمده از انسان موجود در تصویر آموزش می‌بیند. در نهایت تلفیق این سه شبکه عصبی عمیق سبب افزایش دقت بازشناسی کنش انسان شده است. به عبارت دیگر در این مقاله علاوه بر اطلاعات مکانی و زمانی پیش‌بینی شده از اطلاعات ژست انسان نیز برای بازشناسی کنش استفاده شده است زیرا ویژگی ژست برای بازشناسی کنش بسیار حائز اهمیت است. روش پیشنهادی در این مقاله توانسته است به دقت 80/91 درصد بر روی مجموعه داده action 7Willow، به دقت 02/91 درصد بر روی مجموعه داده 2012Pascal voc و به دقت 87/96 درصد بر روی مجموعه داده 10Stanford دست یابد. با توجه به مقایسه نتایج با روش‌های قبلی متوجه خواهیم شد که روش پیشنهادی بالاترین دقت را بر روی هر سه مجموعه داده نسبت به کارهای اخیر به دست آورده است. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  3 - شناسایی فعالیت‌های انسانی مبتنی بر سنسورهای متحرک در اینترنت اشیا با استفاده از یادگیری عمیق
  عباس میرزایی فاطمه فرجی
  کنترل محدوده‌ها، اماکن و سنسورهای حرکتی در اینترنت اشیا نیازمند کنترل پیوسته و مستمر برای تشخیص فعالیت‌های انسانی در شرایط مختلف است که این مهم، خود چالشی از جمله نیروی انسانی و خطای انسانی را نیز در بر دارد. کنترل همیشگی توسط انسان نیز بر سنسورهای حرکتی اینترنت اشیا غی أکثر

  کنترل محدوده‌ها، اماکن و سنسورهای حرکتی در اینترنت اشیا نیازمند کنترل پیوسته و مستمر برای تشخیص فعالیت‌های انسانی در شرایط مختلف است که این مهم، خود چالشی از جمله نیروی انسانی و خطای انسانی را نیز در بر دارد. کنترل همیشگی توسط انسان نیز بر سنسورهای حرکتی اینترنت اشیا غیر ممکن به نظر می‌رسد. اینترنت اشیا فراتر از برقراری یک ارتباط ساده بین دستگاه‌ها و سیستم‌ها می‌باشد. اطلاعات سنسورها و سیستم‌های اینترنت اشیا به شرکت‌ها کمک می‌کند تا دید بهتری نسبت به کارایی سیستم داشته باشند. در این پژوهش روشی مبتنی بر یادگیری عمیق و شبکه عصبی عمیق سی‌لایه‌ای برای تشخیص فعالیت‌های انسانی روی مجموعه داده تشخیص فعالیت دانشگاه فوردهام ارائه شده است. این مجموعه داده دارای بیش از یک میلیون سطر در شش کلاس برای تشخیص فعالیت در اینترنت اشیا است. بر اساس نتایج به دست آمده، مدل پیشنهادی ما در راستای تشخیص فعالیت‌های انسانی در معیارهای ارزیابی مورد نظر کارایی 90 درصد و میزان خطای 2/2 درصد را داشت. نتایج به دست آمده نشان از عملکرد خوب و مناسب یادگیری عمیق در تشخیص فعالیت است. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  4 - یک مدل تشخیص احساسات معنایی مبتنی بر آنتولوژی و آتوماتای یادگیر عمیق سلولی
  هوشنگ صالحی رضا قائمی مریم خیرآبادی
  امروزه شبکه های اجتماعی و رسانه های ارتباطی نقش به سزایی را در زندگی روزمره کاربران دارند. کاربران در زمینه های مختلف در شبکه های اجتماعی اقدام به گفتگو و تبادل اطلاعات می نمایند. در جملات و کامنت های کاربران احساسات منفی و مثبت در رابطه با اخبار روز، اتفاقات موجود و غی أکثر

  امروزه شبکه های اجتماعی و رسانه های ارتباطی نقش به سزایی را در زندگی روزمره کاربران دارند. کاربران در زمینه های مختلف در شبکه های اجتماعی اقدام به گفتگو و تبادل اطلاعات می نمایند. در جملات و کامنت های کاربران احساسات منفی و مثبت در رابطه با اخبار روز، اتفاقات موجود و غیره وجود دارد که تشخیص این احساسات با چالش های زیادی مواجه است. تاکنون روش های مختلفی مانند یادگیری ماشین، رویکردهای آماری، هوش مصنوعی و غیره به منظور تشخیص احساسات مطرح شده است که علی رغم کاربردهای فراوانی که داشته اند؛ اما هنوز نتوانسته دقت، شفافیت و صحت قابل قبولی داشته باشند. بنابراین در این مقاله، یک مدل نظرکاوی معنایی مبتنی بر آنتولوژی با استفاده از آتوماتای یادگیر عمیق سلولی مبتنی بر شبکه عصبی عمیق GMDH ارائه شده است. از رویکرد آنتولوژی برای انتخاب ویژگی های برجسته مبتنی بر قوانین تولید و از آتوماتای یادگیر عمیق سلولی برای طبقه بندی احساسات کاربران استفاده می‌‌شود. نوآوری اصلی این مقاله الگوریتم پیشنهادی آن است که یک روش یادگیری عمیق جهت پردازش تنها یک عبارت توسعه داده شده و سپس با انتقال آن به حوزه آتوماتای سلولی، پردازش موازی و یا توزیع شده آن فراهم می شود. در این مقاله، از مجموعه داده های مشتریان آمازون، توئیتر، فیس بوک، اخبار جعلی COVID-19، آمازون و شبکه اخبار جعلی استفاده شده است. با شبیه سازی روش پیشنهادی مشاهده گردید که روش پیشنهادی نسبت به سایر روش های دیگر به طور میانگین 3% بهبود داشته است تفاصيل المقالة