ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







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:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

23

حفظ في:
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