ملخص المقال

طرح الخلفية تصنف من بين األنشطة الصعبة في مجال الرؤية بالكمبيوتر. حيث أن طبيعة البيئة قد
تنطوي على تغييرات معينة بسبب تأثير الضوء ، الخلفية الديناميكية ، الظل ، تأثير التمويه ، .. إلخ.
هناك العديد من الطرق التي تم اقتراحها الكتشاف األجسام المتحركة ، لكن معظمها فشل في تمثيل
الوسائط المتعددة للمشاهد. بنا ء على نظام المناعة المصطنع ، تم اقتراح طرق فعالة لطرح الخلفية.
كاقتراح أول ، تم دمج طريقة غوسي واحد مع نظام المناعة المصطنع لتقديم أفضل تمثيل لتغيرات
البكسل في المشاهد التي تحتوي على خلفية ديناميكية. يتم استخدام نظام المناعة االصطناعي كأداة
تصنيف تفصل بين المستضدات الممثلة بوحدات البكسل األمامية من األجسام المضادة التي تمثل وحدات
البكسل الخلفية. تم تصميم كل بكسل من هذا االقتراح باستخدام شعاع ميزات يحتوي على سمات غوسية.
كاقتراح ثان ، استخدمنا نظام ا المناعة المصطنع لتحديد عدد الغوسيات في نموذج خليط الغوسيات بشكل
بدال من تحديدهم من قبل المستخدم. في هذا االقتراح، تم إنشاء مجموعة من الغوسيات الجدد ديناميكي
باستخدام استراتيجيتين مختلفتين: األولى )التوليد العشوائي( تستخدم نظام المناعة المصطنع لتحسين قرار
النظام، بينما في االستراتيجية الثانية )التوليد الموجه( ، يتم استخدام نظام المناعة المصطنع لتوجيه إنتاج
الغوسيات في نموذج خليط الغوسيات. لتقليل تأثير اإلضاءة ، يتم تحويل كل صورة في مقطع الفيديو من
فضاء االلوان RGB إلى HSV .نظام المناعة االصطناعي استفاد أي ضا من بعض التعديالت لتقليل اعباء
البحث ومنع حدوث تضخم البيانات في مجموعة خاليا الذاكرة. من أجل تقليل تكلفة البحث على خلية
تمثي للمستضد، قمنا بإعادة هيكلة بنية مجموعة خاليا الذاكرة على شكل شجرة ثنائية ال الذاكرة األكثر
)tree-kd .)باإلضافة إلى ذلك ، أضفنا آليتين أساسيتين لنظام المناعة المصطنع لتجنب حدوث تضخم
في البيانات في مجموعة خاليا الذاكرة. قمنا بتنفيذ واختبار الطرق المقترحة على مجموعات بيانات
معروفة. النتائج التي تم الحصول عليها مرضية إلى حد كبير مقارنة بطرق أخرى.

معلومات

Item Type:	Thesis
Divisions:
ePrint ID:	4429
Date Deposited:	2023-09-17
Further Information:	Google Scholar
URI:	https://www.univ-soukahras.dz/ar/publication/article/4429

BibTex