Deep Learning Approach For Human Ear Recognition
Résumé: في الوقت الحاضر ، تلقى تحديد هو ية الإنسان بناء على سمات القياسات الحيو ية اهتماما متزايدا من الباحثين وأصبح مجالا نشطا جدا للبحث بسبب تطبيقاته الحيو ية. ومع ذلك ، فإن استخراج الميزات ذات الصلة التي تصف الصورة بأمانة يمثل تحديا لمعظم الأنظمة الحالية. هذه الأطروحة مخصصة بشكل أساسي لتطوير نظام تحديد هو ية بشري جديد قوي غير متصل بالإنترنت يعتمد على بصمة الأذن. نظرا لأن استخراج الميزات هو الأهم لأي نظام تحديد / التعرف ، فإننا نقترح ، في هذا العمل ، اقتراح شبكة لتعلم المرشحات. ثم يتم DCT و PCA وICA تستخدم الشبكة المقترحة و . CNN جديدة فعالة وبسيطة وسريعة مثل استخدام تجزئة ثنائية ومدرج تكراري للكتل لحساب الميزات المحلية. في المرحلة الأخيرة من الشبكة ، اقترحنا استخدام طر يقة تطبيع فعالة وهي تسو ية التصنيف المقيد من أجل القضاء على التباين داخل نواقل الميزات الكتلية. علاوة على ذلك ، للتخلص من الظروف غير المقيدة (على سبيل المثال ، تغيرات المقياس والوضعية) ، اقترحنا أولا تطبيع جميع الصور . CNN باستخدام AWE لتقييم أداء نظامنا المقترح ، تم إجراء العديد من التجارب بناء على العديد من المعلمات باستخدام مجموعة بيانات CNN العامة ذات الأذن غير المقيدة. أثبتت النتائج التجريبية التي تم الحصول عليها فعالية النظام المقترح ضد معمار يات العميقة وكذلك مع أحدث الأساليب.
Mots-clès:
Nos services universitaires et académiques
Thèses-Algérie vous propose ses divers services d’édition: mise en page, révision, correction, traduction, analyse du plagiat, ainsi que la réalisation des supports graphiques et de présentation (Slideshows).
Obtenez dès à présent et en toute facilité votre devis gratuit et une estimation de la durée de réalisation et bénéficiez d'une qualité de travail irréprochable et d'un temps de livraison imbattable!
Aucun fichier associé
Si le fichier est volumineux, l'affichage peut échouer. Vous pouvez obtenir le fichier directement en cliquant sur le bouton "Télécharger".
