High performance colored image segmentation system based on neural network
Other Title(s)
منظومة عالية الأداء مبنية على الشبكات العصبية لتقطيع صورة ملونة
Author
Source
al-Rafidain Engineering Journal
Issue
Vol. 17, Issue 2 (30 Apr. 2009), pp.1-11, 11 p.
Publisher
University of Mosul College of Engineering
Publication Date
2009-04-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
11
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract 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.
Abstract 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).
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 10-11
Record ID
BIM-337660
