Invariant Moments Based Noise Classification Using Feed Forward Backpropagation Neural Network
| العنوان بلغة أخرى: |
تميز أنواع الضوضاء بالصور باستخدام العزوم عن طريق الشبكات العصبية |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | أبو صالح، رندة رفعت (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | الزعبي، محمد بلال (مشرف) , النمر، لؤي مدحت عوني (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2016
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 52 |
| رقم MD: | 1135080 |
| 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
3
| المستخلص: |
الضوضاء هي المعلومات غير الضرورية التي يتم إدخالها في بعض الحالات إلى الصور أثناء الحصول على الصور أو من خلال إرسال بيانات الصور أو في تخزين وإرجاع الصور وغيرها من الأسباب. الضوضاء توثر سلبا على الصور التي قد تؤثر على شكل الخارجي للصورة. كما أنها يمكن أن توثر على الأداء أثناء معالجة الصور. ذلك أن الحد من الضوضاء شرط أساسي، ومن أجل إزالة الضوضاء من الصور على نحو فعال، ومعرفة مسبقة من نوع الضجيج هو امر مهم. وللقيام بذلك تصنيف الضوضاء صورة يمكن استخدامها للتعرف على وتصنيف نوع الضوضاء. في هذه الأطروحة، سيتم التحقيق في تصنيف الضجيج باستخدام التغذية إلى الأمام في نشر الشبكات العصبية. وعلاوة على ذلك، تم تصنيف أنواع الضوضاء عن طريق الحصول على نمط ضوضاء ثم استخدام لحظة لاستخراج ميزة بعد ذلك بناء الشبكة العصبية (NN) من أجل التحقيق بعمق أداء باستخدام حظات هو جين تاو، وأجريت مقارنات متعددة. وعلاوة على ذلك، فإننا قارنا النتائج بعد تغيير عدد من الحقب والطبقات المخفية. دقة العمل المفرح هو 87.7%. حيث يستغرق 57 ثانية لتصنيف صور الضوضاء. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Minimization Algorithm for Training Feed Forward Neural Network
بواسطة: Abbo, Khalil K. منشور: (2013) -
Intrusion Detection Using Feed- Forward Neural Networks
بواسطة: ألعبيدي، خطاب معجل علي منشور: (2008) -
Investigation of Speech Intelligibility Using Artificial Neural Network Model
بواسطة: شاكر، دينا حارث منشور: (2016) -
Cloud Based Satellite Image Classification by Using the Proposed Hyped Fast Deep Neural Network
بواسطة: ياسين، سارة جمال منشور: (2023) -
Using Feed - Forward Neural Network ( FFNN) IN TIme Series Forecasting
بواسطة: الناصر، عبدالمجيد منشور: (2009)
