پردازش تصاویر دیجیتالی با روش های نوین یادگیری تنسوری منیفلدی در نرم افزار متلب

با سلام در این پست آخرین کتابم درباره کاربرد روش های نوین هیبریدی تنسوری منیفلدی برای پردازش تصاویری را معرفی می کنم. کتاب حاضر مباحث جامعی را در زمینه معرفی نظریه منیفلدها، نظریه تنسورها و مباحث مرتبط با کاربرد در زمینه های گوناگون پردازش تصاویر دیجیتالی مطرح می نماید. در این کتاب ابتدا نظریه منیفلدها و تنسورها بحث شده، ابعاد گوناگون آن ها در زمینه های جبر، آنالیز و هندسه بحث گردیده و سپس به موضوع پردازش تصاویری دیجیتالی پرداخته می شود. الگوریتم های پیاده سازی شده با این روش ها برای آنالیز تصاویر دیجیتالی در زمینه های تشخیص چهره انسانی، بازیافت و بازیابی تصاویر نویزی و مخدوش و فشرده سازی و کار با تصاویر فراطیفی ماهواره ای بحث می شوند. کدها و الگوریتم ها بیان شده، مباحث نظریه بحث شده و پیاده سازی کاملی با نتایج بنچمارک ها و تست ها جهت مقایسه در محیط نرم افزار MATLAB ارائه می شوند. به نظر می رسد، در زمان انتشار این پست، این کتاب نخستین کتاب چاپ شده به زبان پارسی در حوزه مباحث یادگیری تنسوری و یادگیری منیفلدی با کاربرد در پرداز تصاویر دیجیتالی باشد. امید که مورد استفاده و بهره دانشجویان، اساتید و پژوهشگران کشور عزیزمان، ایران قرار گیرد. برای اطلاعات بیشتر می توانید به لینک های مرتبط از سایت RG به آدرس https://www.researchgate.net/publicanifold_Learning_methotion/ 369382433_Digital_Image_Processing_by_new_Tensorial_and_Mads_in_MATLAB مراجعه نمایید.

آنالیز مه داده ها با نرم افزار

تجزیه و تحلیل مه داده ها به کمک روش ها و ابزارهای گوناگون نرم افزاری صورت می گیرد. در این بین نرم افزار متلب Matlab و زبان برنامه نویسی پایتون پیشگام هستند. جعبه ابزارهای پیش فرض و قابل برنامه نویسی در محیط متلب برای این کار وجود دارد. جعبه ابزارهای نوشته شده توسط متخصصان به راحتی قابل بارگزاری و استفاده بوده و مثال های متنوعی نیز اجرا و پیاده سازی شده است. از طرفی زبان برنامه نویسی پایتون نیز بسیار راهگشاست. در هر دو محیط می توان روش های گوناگون یادگیری ماشینی، دسته بندی، خوشه بندی، یادگیری خمینه ای و روش های طیفی را پیاده سازی نمود. البته محیط گرافیکی و رابط کاربری زیباتر در متلب مشهودتر است. در عمل، متخصصان علوم پایه بویژه ریاضیدان ها بیشتر از متلب و متخصصان هوش مصنوعی و شبکه های عصبی بیشتر از پایتون استفاده می کنند. البته، هر دو نرم افزار کارایی های قابل توجهی در این زمینه دارند.

یادگیری خمینه ای

یادگیری خمینه ای Manifold Learning گونه ای از یادگیری است که با روش های هندسی به دنبال استخراج خمینه بعد پایین نشاننده شده در فضای داده بعد بالا براساس قضیه نشاننده ویتنی، تحت شرایط و اصول مشخصی است، روش های نشاننده ظیفی، نظیر PCA، MDS و ایزومپ و روش های هسته از جمله روش های مطرح در این حوزه هستند. در عمل، به دنبال جامعه آماری با کفایت مناسب و خواص کافی برای بازتاب نمودن ویژگی های جامعه اصلی، و تجزیه و تحلیل خواص آن هستیم تا روش های محاسباتی مطرح را از صرفه محاسباتی برخوردار نماید. یادگیری خمینه ای نوعی هوش هندسی را دنبال می نماید که از روش ها و ابزارهای هندسی برای تجزیه و تحلیل مه داده ها بهره می برد. استفاده از تانسورها برای ذخیره سازی و فشرده سازی داده ها، بهره برداری از موجک ها برای فشرده سازی و کدگذاری بیشتر در شبکه های عصبی موجکی و نیز بهره برداری از ایزومتری و دیگر مفاهیم هندسی از مطالب مطرح در این زمینه هستند. تانسورها به لطف ابعاد بالا، قابلیت بازیابی داده های پرت، گمشده یا مشاهده نشده را دارا هستند. یادگیری خمینه اس زمینه ای پویا و رو به رشد در تجزیه و تحلیل مه داده و انواع یادگیری هوشمند است.