High performance colored image segmentation system based on neural network

العناوين الأخرى

منظومة عالية الأداء مبنية على الشبكات العصبية لتقطيع صورة ملونة

تاريخ النشر

2009-04-30

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

الشبكات العصبية(الحاسبات الإلكترونية)

الملخص AR

تعتبر خوارزميات تقطيع الصور من الخوارزميات الأكثر استهلاكا للزمن ضمن خوارزميات معالجة الصور.

عادة ما يتم تنفيذ منظومات الزمن الحقيقي لتقطيع الصور الملونة باستخدام كيان مادي أو باستخدام كيانات برمجية عالية التخصيص.

في هذا البحث تم تنفيذ نظام مادي مبني على استخدام الشبكات العصبية لتقطيع الأجزاء المحتواة على لون الجلد باستخدام مصفوفة البوابات المبرمجة حقليا.

تعتبر عملية التقطيع المقترحة مرحلة أساسية تستخدمها منظومات كشف الوجوه.

تستخدم المنظومة المقترحة في هذا البحث معمارية عصبية متعددة الطبقات ذات ثلاثة إدخالات وطبقة مخفية واحدة و خليتين عصبيتين في طبقة الاخراج مع دالة تفعيل خطية مشبعة ذات تقنية أنبوبية و ذلك لتسهيل التنفيذ المادي المطبق على مصفوفة البوابات المبرمجة حقليا.

تم فحص النظام اعتمادا على صور ملونة متعددة تحتوي على عدة صور وجوه و ذلك لتقطيع الوجوه الموجودة في هذه الصور.

تم مقارنة انجاز المنظومة من خلال النتائج المستحصلة باستخدام كيان برمجي متخصص في هذا المجال منقذ على حاسبة تسلسلية ذات استخدام عام نوع Pentium 4, 2.4 GHz و الحصول على تسارع مقداره 64583 و عند مقارنة النظام مع حاسبة الايعازات المختزلة ذات الاستخدامات الخاصة نوع IBM RISC 350 تم الحصول على تسارع مقداره 407.

الملخص EN

Image segmentation is often the most time-consuming part of image processing systems.

Traditionally, systems employing real-time color-based segmentation are either implemented in hardware, or in very specific software systems.

This paper describes an FPGA implementation of a skin color segmentation based on a neural network.

The proposed segmentation approach is an essential stage for face detection.

The system uses a multilayer feed forward neural architecture with three-inputs, one hidden layer, two output neurons and a pipelined saturating linear activation function to simplify the FPGA hardware implementation.

The system was tested by using different colored face images for face segmentation problem and its performance was compared with the results obtained using advanced software system designed specifically for face segmentation.

A comparable performance was achieved and a speed up of (64583) was estimated compared to a Pentium 4, 2.4 GHz general purpose sequential computer and when it is compared to reduced instruction set computer IBM RISC 350 station, it was (407).

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Dawud, Shifa Abd al-Rahman. 2009. High performance colored image segmentation system based on neural network. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 17, no. 2, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-337660

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Dawud, Shifa Abd al-Rahman. High performance colored image segmentation system based on neural network. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 17, no. 2 (Apr. 2013), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-337660

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Dawud, Shifa Abd al-Rahman. High performance colored image segmentation system based on neural network. al-Rafidain Engineering Journal. 2009. Vol. 17, no. 2, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-337660

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 10-11

رقم السجل

BIM-337660

حفظتم الحفظ طباعة

قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"

أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي

منصة "معرفة" للكتاب العربي الجامعي الرقمي

تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر