Outliers Detection in Images Using Quad-Trees
| العنوان بلغة أخرى: |
إكتشاف القيم الشاذة في الصور باستخدام طريقة الشجرة الرباعية |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | الشرعه، صقر محمد تيسير طافش (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | الزعبى، محمد بلال (مشرف) , الحنيطي، عمار محمد (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2015
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 54 |
| رقم MD: | 1047132 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الاردنية |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
23
| المستخلص: |
القيم الشاذة هي نقاط تحتوي على قيم تختلف كثيرا عن قيم النقاط المجاورة لها في مجموعة البيانات، إن عملية الكشف عن هذه القيم أصبح من الأمور المهمة في العديد من المجالات المختلفة وخاصة في تطبيقات التنقيب عن البيانات وتطبيقات الصور بعض التقنيات في التنقيب عن البيانات (على سبيل المثال تكتل البيانات) لا تؤدي عملها بشكل جيد في ظل وجود القيم الشاذة، في هذه التقنيات ستتشكل القيم الشاذة في تكتل البيانات من تلقاء نفسها هذه المشكلة معقده في العديد من خوارزميات التنقيب عن البيانات بواسطة التكتل. واحدة من الطرق الأكثر شعبية للكشف عن القيم الشاذة هو النهج القائم على مسافة، اعتماد الأبعاد (DB) هذا النهج لديه تعقيد في أسوأ الحالات (n2) O في هذه الأطروحة سنقدم طريقتنا في اكتشاف القيم الشاذة وهي اتخاذ القرار مع طريقة الشجرة الرباعية (DMQT) ذات التعقيد (n2lgn) O سنناقش ونوضح تقنيتنا في استخراج القيم الشاذة في الصور وطريقة تصميمها والأفكار المبنية عليها مع مناقشة كافة جزئياتها. قدم هذا البحث مقارنه بين طريقتنا في اكتشاف القيم الشاذة وطريقة اعتماد الأبعاد (DB) حيث كانت النتائج التجريبية تقودنا بأن طريقة DMQT أفضل في تحديد القيم الشاذة وذلك بسبب توافق هذه القيم مع طرق أخرى في استخراج التشويش في الصور وهذا يعطي DMQT المزيد من القوة. كما كانت DMQT اقل كفاءه في اكتشاف القيم الشاذة من DB في الصور ذات الحجم الصغير وذلك بسبب طريقة التقسيم المتبعة وهي الشجرة الرباعية على الصور الصغيرة. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Oded: Outlier Detection in Educational Data
بواسطة: Al Abd Alazeez, Ammar Thaher Yaseen منشور: (2021) -
Bayesian approach to estimation and prediction from the burr type III model with outliers
بواسطة: Zurikat, Dalal Muhammad منشور: (1998) -
Arabic opinion mining using parallel decision trees
بواسطة: Ahmed, Wafa A. M. منشور: (2015) -
Robust Estimation Methods of Exponentiated Inverted Weibull Distribution with Outliers
بواسطة: Hagag, Abd-El-Wahab E. منشور: (2022) -
Using Genetic Algorithm in Outlier Detection for Regression Model
بواسطة: Algamal, Zakariya Yahya منشور: (2018)
