دانلود روش تشخیص لاک یا آنلاک بودن iPhone 3G , 3Gs از روی مدل نامبر با لینک مستقیم

اختصاصی از کوشا فایل دانلود روش تشخیص لاک یا آنلاک بودن iPhone 3G , 3Gs از روی مدل نامبر با لینک مستقیم دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

موضوع :

دانلود روش  تشخیص لاک یا آنلاک بودن iPhone 3G , 3Gs از روی مدل نامبر با لینک مستقیم

فایل  تست شده می باشد

سیستم های تشخیص وسایل نقلیه

اختصاصی از کوشا فایل سیستم های تشخیص وسایل نقلیه دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

فرمت : Word

تعداد صفحات : 100

مقدمه

   هدف اصلی از تشخیص وسایل نقلیه این است که تعداد وسایل نقلیه ی مشاهده شده در هر نقطه جهت تخمین و پیش بینی جریان خودرو ها را در یک بازه ی ترافیکی، اندازه گیری نمائیم. بدین وسیله می توانیم امنیت و بهره وری ترافیک را بهبود بخشیم. سیستم های متنوعی که هر کدام کارایی ویژه ای دارند ، رسیدن به اهداف فوق را آسان گردانیده اند .

   یکی از این سیستم ها، سیستم تشخیص وسایل نقلیه ی جاده ای در تصاویر دوربینی با نرخ فریمی پایین

می باشد. اجزای پایه ای وسایل نقلیه از تصاویر استخراج می شود و سپس توسط دسته کننده های برداری با نام «اس وی ام» با یکدیگر ترکیب می شوند. این قبیل سیستم ها ، مشکل اصلی تشخیص وسایل نقلیه را در تصاویر ایستا بر طرف نموده اند ، به علاوه از تکنیک های مبتنی بر نمونه های جمع آوری شده استفاده می کنند.

گاهی اوقات اجزایی از وسایل نقلیه در تصاویر قابل دسترسی نیستند و با موانعی مسدود شده اند. با کمک یک الگوریتم تشخیص وسایل نقلیه مبتنی بر مشخصات محلی روی تصاویر بدست آمده از طریق مادون قرمز، این مشکل حل می شوند .

سیستم های ویدئویی نصب شده بر روی سکوهای هوایی بر اساس انعطاف پذیری و تغییر پذیری آنها معرفی می شوند و توانایی دارند نواحی وسیعی را جهت تشخیص از روی تراکم زمانی و فضایی داده ی نمونه پوشش دهند. الگوریتمی بدین منظور طراحی شده است که از تصاویر سه جزئی استفاده می کند و پس از تشخیص وسیله ی نقلیه در اولین تصویر، آن را در دو تصویر بعدی تطبیق می دهد و دید گسترده ای را فراهم می آورد .

همچنین در راستای عملیات ردیابی و مکان یابی وسایل نقلیه ، نیاز به تشخیص آن ها داریم. هدف این است که یک شی (وسیله ی نقلیه )  با یافتن پارامترهای سه بعدی از موانع مشاهده شده در تصاویر جاده ای تشخیص داده شود. نمونه ای دیگر از این قبیل سیستم ها ، سیستم های مبتنی بر یادگیری با ناظر است که از طریق یک سیستم کمک راننده ویک سیستم وسیله نقلیه خودگردان، توسعه یافته است و در این سیستم تابعی برای تشخیص محیط جاده و وسایل نقلیه وجود دارد و تعداد کمی از تصاویر وسایل نقلیه در حال حرکت را به کار می گیرد.

سیستم های دیگری وجود دارند که از طریق الگوریتم مبتنی بر نمونه های ساختاری که از تکنیک های استخراجی و بدست آمده از مشخصات ویژه ی تصویر وسیله ی نقلیه عمل می کند، استخراج ویژگی می نماید. این ویژگی ها توسط تغییر شکل های فوریه ای، تغییرموج ضربه ای و تغییر شکل منحنی ضربه ای به دست    می آید. عملیات روی یک مجموعه داده انجام می شود .

تشخیص وسایل نقلیه از طریق تکنیک هایی که مبتنی بر مدل های ایجاد شده از اشیاء سه بعدی است ، نیز امکان پذیر می باشد و بوسیله ی نقاط ، خطوط و سطوح ویژه ی وسیله نقلیه و مدلسازی آنها با ساختارهای مکان نگر عمل می کند .

آخرین نوع سیستم های بررسی شده ، سیستم هایی هستند که با کمک یک ناظر و تعدادی شرکت کننده ، از طریق یکسری آزمایشات ، در یک محیط شبیه سازی شده از جاده و از طریق سیگنال های ارسالی عملیات تشخیص را انجام می دهند.

بررسی ، مقایسه و ارزیابی روش های دو بعدی تشخیص اشیاء در تصاویر

اختصاصی از کوشا فایل بررسی ، مقایسه و ارزیابی روش های دو بعدی تشخیص اشیاء در تصاویر دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

چکیده
ارزیابی عملکرد روشهای تشخیص اشیا در تصویر و مقایسه آنها تشریح خواهد شد. هفت روش که امروزه عمدتا جهت کاربردهای صنعتی استفاده می شوند آنالیز می گردند. ابتدا سه بارامتر اندازه گیری شباهت “همبستگی نرمالیزه شده ، مجموع قدر مطلق اختلافات و فاصله  Hausdroff” که در کاربردهای صنعتی به عنوان فاکتورهای استاندارد اندازه گیری شباهت هستند تشریح و سبس نرم افزار Patmax که به عنوان یک ابزار تشخیص در کاربردهای صنعتی به کار گرفته می شود بحث می گردد. نهایتا روشهای جدید و قدرتمندی که اغلب نیازهای کاربردهای صنعتی امروزه را برآورده می کنند تحت سه عنوان “انطباق بر پایه شکل، تبدیل هاف اصلاح شده و انطباق بر پایه شکل با بهره گیری از تنظیم حداقل مربعات تشریح میشوند. پس از توصیف روشهای موردنظر چندین معیار جهت ارزیابی آنها معرفی خواهند شد. تنظیمات و پیش فرض های عملی جهت تست این معیارها بر روی تصاویر واقعی صورت می گیرد وسپس این آزمایشات به تفصیل شرح داده شده و نتیجه آنها بصورت گراف جهت مقایسه عملکردی روشهای تشخیص ارائه می گردند.

مقدمه

تشخیص اشیائ دو بعدی در بسیاری از کاربردهای بینایی ماشین ( کامپیوتر ) بویژه جهت وظایف بازرسی و کنترل کیفیت صنعتی ( که اغلب با مقایسه تصویر شئ با مدل شئ صورت می گیرد ) مورد استفاده قرار می گیرد.

مدل های سه بعدی تشخیص اشیا هم هزینه و هم صرف وقت بیشتری را می طلبند که منجر به پیچیده ترشدن مدل می گردند . از اینرو در کاربردهای صنعتی بیشتر به تطبیق مدل دو بعدی شئ به تصویر توجه می شود. لذا تصویر شئ ممکن است تحت تبدیل های مختلفی از قبیل تبدیلات rigid، تبدیلات شباهت، تبدیلات دو بعدی offine (که تقریبی از تبدیلات پرسپکتیو شئ هستند) قرار بگیرد.

همه روشهایی که در این ارزیابی مورد بحث قرار می گیرند ، احتمالا به جز Patmax که به خا طراینکه یک نرم افزار تجاری است و مشخصات فنی آن دردسترس نیست ، از پیکسل ها به عنوان ویژگیهای هندسی شان بهره می برند (یعنی ازفیچرهای سطح بالاتر شبیه خط و کمان استفاده نمی کنند). با وجود این چون Patmax یک نرم افزار قوی تشخیص شی است در این سنجش از آن بهره می گیریم . از اینرو قادر خواهیم بود که نرخ عملکرد روش ها را نه تنها با تکنیک های استاندارد تشخیص مقایسه کنیم بلکه با یک نرم افزار قوی مورد مطاله قرار دهیم.

چندین روش تشخیص اشیاء با استفاده از انطباق مدل های دو بعدی با تصاویر ارا ئه گردیده اند . یک ممیزی از روش های انطباق در مرجع (3) ارائه گردیده است.

در اغلب روش های انطباق مدل های دو بعدی، مقایسه تصویر با مدل با هر درجه آزادی (چرخش، مقیاس، انتقال و ….) می تواند صورت گیرد. در این روش ها مقایسه بر اساس اندازه گیری شباهت است ( که اغلب Match metric نیز نامیده می شود.)

جهت تشخیص اینکه آیا شئ مورد نظر در تصویر وجود دارد ، ماکزیمم ، مینیمم و موقعیت پارامتر شباهت اندازه گیری و با مقدار آستانه مورد نظر مقایسه می شود . جهت سرعت بخشیدن به پروسه تشخیص از روش هرم تصاویر که یک روش از کلی به جزئی جهت جستجو می باشد استفاده می شود.

(این روش در مرجع (14) تشریح گردیده است)

ساده ترین دسته روش های تشخیص اشیاء بر پایه مقادیر خا کستری مدل و تصویر اصلی است .
برای این منظور از همبستگی نرمالیزه شده و یا مجموع قدر مطلق اختلافات جهت بدست آوردن درجه شباهت استفاده می شود (مرجع 3).

همبستگی نرمالیزه شده نسبت به تغییرات خطی روشنایی نا متغییر است . یعنی اگر روشنایی کل پیکسل های تصویر به یک نسبت تغییر کنند در مقدار همبستگی تغییری حاصل نمی شود اما نسبت به شلوغی و روی هم افتادگی تصویر و تغییرات غیر خطی روشنایی بسیار حساس است . مجموع اختلاف مقادیر سطوح خاکستری در این تغییرات زیاد نیست اما می تواند نسبت به تغییرات روشنایی خطی بزرگ باشد . (یعنی حساسیت دو فاکتور فوق تقریبا بر عکس همدیگر است.)

یک دسته پیجیده تر از روش های تشخیص اشیاءاز سطوح خاکستری ویا موقعیت پیکسل های شئ استفاده نمی کنند بلکه از لبه های شئ جهت انطباق استفاده می کنند . در مراجع ( 2 ) و ( 11 ) دو نمونه از الگوریتم های این دسته بحث گردیده اند .

تعداد صفحه : 52

فهرست مطالب:

چکیده ١
مقدمه 2
فصل اول: روشهای تشخیص اشیا 5
کلیات 5
1) همبستگی نرمالیزه شده 5 -1
2) مجموع قدر مطلق اختلافات 6 -1
6 Hausdroff 3) فاصله -1
8 canny 1-3 ) آشکارساز لبه -1
9 Patmax 4) نرم افزار -1
5) انطباق بر پایه شکل 10 -1
اصلاح شده 12 Haugh 6) تبدیل -1
12 GHT 1) تبدیل هاف -6 -1
13 GHT 2-6-1 ) بهینه سازی تبدیل هاف
7) انطباق بر بایه شکل با استفاده از تنظیم حداقل مربعات 16 -1
فصل دوم: ارزیابی 18
1) معیارهای ارزیابی 18 -2
2) تنظیمات و پیش فرض های عملی جهت تست معیارها 19 -2
1) معیار توانایی عملکرد 20 -2 -2
2) معیار دقت 23 -2 -2
3) معیار زمان محاسبه 24 -2 -2
3) نتایج 25 -2
1) توانایی عملکرد 25 -3 -2
1-1 ) توانایی عملکرد در هنگام رویهم افتادگی اشیائ دیگر 25 -3 -2
2-1 ) توانایی عملکرد در هنگام تغییرات روشنایی تصاویر 30 -3 -2
2) دقت 33 -3 -2
3) زمان محاسبه 35 -3 -2
فصل سوم: نتیجه گیری 39
منابع و ماخذ

دانلود پایان نامه تشخیص بن بست در سیستم‌های توزیع شده

اختصاصی از کوشا فایل دانلود پایان نامه تشخیص بن بست در سیستم‌های توزیع شده دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

تقسیم بندی مدلهای بن بست براساس سیستم تبادل پیام به دو نوع بن بست ارتباطی و منبع به منظور شناسایی الگوریتمهای تشخیص بن بست کافی نیست. بنابراین که ویژگی های بیشتری از این الگوریتمها مدنظر قرار گیرد. یکی از این ویژگی ها نوع درخواست منبع است. در این بخش سلسله مراتبی از مدلهای منبع که می تواند  در تقسیم بندی الگوریتمها تشخیص بن بست مورد استفاده قرار گیرد و مبتنی بر مدل بن بست ارائه شده توسط Knapp است، ارائه می شود.

1-3-1- مدل گراف- انتظار- برای

این گراف به کلاس گراف های جهت دار تعلق دارد. گره ها در این گراف برای مدل کردن فرایندها بکار می روند. یالهای جهتدار در گراف نشان دهنده روابط مسدود شدن بین فرایندها . یک گره با یک یال خارج شده از آن به یک فرایند مسدود شده تعلق  دارد.

بن بست با یک چرخه در این گراف مشخص می شود. ارتباط بین بن بستها و این گراف در بخشهای زیر نشان داده شده است[13].

1-3-2- مدل تک- منبعی(One-Resource Model)

مدل تک منبعی، ساده ترین مدل درخواست منبع است. در این مدل یک فرایند تنها یک درخواست منبع در یک زمان می تواند داشته باشد،بدان معنی که ماکزیمم یال خروجی از یک گره در گراف-انتظار- برای برابر یک است.

برای یافتن بن بست  در یک سیستم که مدل درخواست آن تک منبعی است، لازم است یک چرخه در گراف-انتظار-برای پیدا شود. یک الگوریتم ساده برای تشخیص بن بست براساس این مدل توسط میچل و مریت[2] است.

1-3-3- مدل AND

این مدل عمومی تر از مدل تک منبعی است. در این مدل یک به یک فرایند اجازه داده می شود که مجموعه ای از منابع را درخواست نماید. تا زمانی مسدود می ماند که همه منابعی را که درخواست نموده بود، به دست آورد به عبارتی فرایندی که نیاز به منابعی برای اجرا دارد، زمانی می تواند پیش رود که همه منابعش را به دست آورد.

همانند مدل تک منبعی برای یافتن بن بست در یک سیستم با مدل این مدل درخواست، لازم است یک چرخه در گراف-انتظار-برای پیدا شود. نمونه ای از این الگوریتمها توسط چندی- میسرا-هاس ، منساس و مانتز و اوبرمارک، ارائه شده است.

1-3-4- مدلOR

این مدل جالبی از مدل درخواست AND است. به آن مدل ارتباطی نیز می گویند. در این مدل به منظور تشخیص بن بست، تنها تشخیص یک چرخه در گراف-انتظار-برای کافی نیست، یافتن  بن بست شامل پیدا کردن یک گره در گراف-انتظار-برای است.

فرایندی که نیاز به منابعی برای اجرا دارد،زمانی می تواند پیش رود که حداقل یکی از منابعش را به دست آورد.دلیلی که شرط OR برای بن بست ارتباطی استفاده شده است این است که اغلب ساختارهای کنترل توزیع شده غیرقطعی[1] هستند و یک فرایند ممکن است در انتظار یک پیام از چندین فرایند باشد.

[1] - None deterministic

مقدمه    1
فصل اول: تشخیص بن بست در سیستمهای توزیع شده    2
1-1- مفاهیم پایه    3
1-2- انواع مدلهای بن‌بست بر اساس سیستم تبادل پیام    3
1-3- انواع مدلهای بن‌بست بر اساس نوع درخواست    3
1-4- شرایط وجود بن‌بست    5
1-5- طبقه‌بندی الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست    5
فصل دوم: مروری بر الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست    9
مقدمه    10
2-1- نمونه‌ای از الگوریتم متمرکز جهت تشخیص بن‌بست در سیستمهای توزیع‌شده    10
2-1-1- الگوریتم هو- رامامورتی    10
2-2- نمونه‌ای از الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست سلسله‌مراتبی    11
2-2-1- الگوریتم منساس – مانتر    11
2-2-2- الگوایتم هو – رامامورثی    11
2-3- نمونه‌هایی از الگوریتم‌های توزیع‌شده    11
2-3-1- الگوریتم تشخیص بن‌بست چندی – مسیرا – هاس    11
2-3-2- الگوریتم محاسبه پخش کردن چندی – مسیرا – هاس    12
2-3-3- الگوریتم براچا – توگ    13
2-3-4- الگوریتم منساس و مانتز2-3-5- الگوریتم ابرمارک    13
2-3-5- الگوریتم ابرمارک    14
2-3-6- الگوریتم بدالض    15
فصل سوم: مروری بر الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست توزیع شده تعقیب یال    20
مقدمه    21
3-1- بررسی الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست تعقیب یال    22
3-1-1- الگوریتم میچل و مریت    22
3-1-2- الگوریتم سینها و ناتارجان    23
3-1-3- الگوریتم چودهاری – کوهلر – استنکویچ و توسلی    23
3-1-4- الگوریتم سینقال و شمکالیانی    24
3-1-5- تشخیص بن‌بست توزیع شده و حل آن بر اساس ساعتهای سخت‌افزاری    24
3-2- ارائه روشی برای حذف بن‌بست نادرست در الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست    25
3-3- نتیجه‌گیری    27

فصل چهارم: الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست توزیع شده تحمل خطاپذیر    29
مقدمه    30
4-1- مروری بر الگوریتم‌های تحمل‌پذیر خطا جهت تشخیص بن‌بست    31
4-2- معرفی مدل سیستم تشخیص خرابی بر اساس شاخص زمان اتصال    33
4-3- یک الگوریتم تشخیص بن‌بست توزیع شده تحمل‌پذیر خطا    34
4-4- اثبات درستی الگوریتم    37
4-5- نتیجه‌گیری    38
فصل پنجم: تشخیص و حل بن‌بست در سیستمهای نماینده موبایل    39
مقدمه    40
5-1- معرفی سیستمهای نماینده موبایل(نسل آینده سیستمهای توزیع شده)    41
5-2- تشخیص بن‌بست توزیع‌شده در سیستمهای نماینده موبایل    41
5-3- معایب الگوریتم اصلی و مشکلات کارایی الگوریتم    44
5-4- الگوریتم تشخیص بن‌بست توزیع شده مبتنی بر اولویت بهبودیافته    47
5-4-1- آنالیز کارایی الگوریتم بهبودیافته    48
5-4-2- اثبات درستی الگوریتم    49
5-5- نتیجه‌گیری    50
نتیجه‌گیری    51
فهرست منابع    53
پیوست‌ها    55

شامل 97 صفحه فایل word

مقاله تشخیص هویت به کمک علم بیو متریک

اختصاصی از کوشا فایل مقاله تشخیص هویت به کمک علم بیو متریک دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات :

فهرست مطالب

• مقدمه و اشاره به بیومتریک
• انواع بیومتریک
• کاربردهای بیومتریک
• عنبیه چیست
• چه چیز عنبیه را منحصر به فرد میکند؟
• بررسی اجزای تشکیل دهنده تشخیص هویت به کمک عنبیه
• چالش های پیش روی این سیستم
• درباره نویسنده مقاله
• فهرست منابع