تشخیص اعداد دست نویس با الگوریتم sdlm و یادگیری ماشین در متلب
تشخیص اعداد دست نویس با الگوریتم sdlm و یادگیری ماشین در متلب :پروژه متلب
پروژه متلب : شناسایی دست نوشته ها یکی از فعال ترین حوزه های تحقیقاتی در زمینه بینایی ماشین و پردازش الگو می باشد. در این میان پردازش و شناسایی اعداد دست نوشته به دلیل ویژگی های خاص آن و همچنین کاربردهای بسیار زیاد مورد توجه بیشتری قرار گرفته است. از جمله کاربردهای تشخیص دست نوشته ها می توان به دسته بندی نامه های پستی، خواندن خودکار مبالغ چک های بانکی، شناسایی خودکار اطلاعات ثبت شده در فرم ها، و غیره اشاره کرد. در تمامی این کاربردها، همواره مساله دقت و سرعت سیستم از درجه اهمیت بسیار بالایی برخوردار بوده است.
پروژه متلباین امر منجر به انتخاب این زمینه به عنوان پایه ای برای آزمون الگوریتم های پردازش الگو و دسته بندی اطلاعات شده است. مشکلی که بر سر راه وجود دارد، یافتن شبکه ای بزرگ و بهینه برای آموزش شبکه های عصبی با الگوهای ورودی بزرگ است، که این امر وقتگیر است. بنابراین ایجاد یک شبکه منحصربه فرد برای طبقه بندی الگوهای بسیار بزرگ، کاری دشوار و گاهی اوقات غیر ممکن می باشد. پروژه متلب برای حل مشکلات فوق می توان به جای استفاده از یک شبکه بزرگ منحصربه فرد، از چندین شبکه کوچک تر با نرخ دقت و تشخیص بسیار بالا استفاده کرد.
پروژه متلب همچنین برای تشخیص کاراکترهای مشابه می توان از یک ماژول تصحیح گر در خروجی استفاده نمود. در این تحقیق، تشخیص اعداد دست نویس با استفاده از ماشین یادگیری، بهینه سازی شده است. در روش ارائه شده دقت تشخیص، نسبت به الگوریتم های مشابه افزایش چشمگیری داشته است.
پروژه متلب الگوریتم sldm : ما یک نسخه ناهمزمان از الگوریتم بهینه سازی دست دوم تصادفی برای یادگیری موازی توزیع شده پیشنهاد می کنیم. الگوریتم پیشنهادی ما ، یعنی Asynchronous Stochastic Diagonal Levenberg-Marquardt (A-SDLM) تنها حاوی یک پارامتر هایپر پارامتر واحد (یعنی نرخ یادگیری) است و در عین حال خصوصیات مرتبه دوم خود را حفظ می کند. ما همچنین یک چارچوب یادگیری ماشین برای یادگیری شبکه عصبی را ارائه می دهیم تا اثربخشی الگوریتم پیشنهادی را نشان دهد. این چارچوب شامل روشهای یادگیری دیگری است که می تواند به عملکرد یادگیری بهتر نیز کمک کند. چارچوب ما از الگوی نخ کارگر همکار مشتق شده است و براساس رویکرد موازی داده ها طراحی شده است. این چارچوب با استفاده از برنامه نویسی چند رشته ای پیاده سازی شده است. آزمایشات ما با موفقیت پتانسیل های استفاده از الگوریتم یادگیری مرتبه دوم در یادگیری توزیع شده را برای دستیابی به سرعت آموزش بهتر و دقت بالاتر در مقایسه با SGD سنتی نشان داده است.
بینایی ماشین و پردازش تصویر
پروژه متلبکنترل ماشین آلات و تجهیزات صنعتی یکی از وظایف مهم در فرایندهای تولیدی است. به‌کارگیری کنترل خودکار و اتوماسیون روزبه روز گسترده‌تر شده و رویکردهای جدید با بهره‌گیری از تکنولوژی‌های نو امکان رقابت در تولید را فراهم می‌سازد. لازمه افزایش کیفیت و کمیت یک محصول، استفاده از ماشین آلات پیشرفته و اتوماتیک می‌باشد. ماشین آلاتی که بیشتر مراحل کاری آن‌ها به‌طور خودکار صورت گرفته و اتکای آن به عوامل انسانی کمتر باشد. امروزه استفاده از تکنولوژی ماشین بینایی و تکنیک‌های پردازش تصویر کاربرد گسترده‌ای در صنعت پیدا کرده‌است و کاربرد آن به ویژه در کنترل کیفیت محصولات تولیدی، هدایت روبات و مکانیزم‌های خود هدایت شونده روز به روز گسترده‌تر می‌شود.
پروژه متلب عدم اطلاع کافی بعضی مهندسان در بعضی کشورها از تکنولوژی ماشین بینایی و عدم آشنایی با توجیه اقتصادی به‌کارگیری آن موجب شده‌است که در استفاده از این تکنولوژی تردید و در بعضی مواقع واکنش منفی وجود داشته باشد. علی‌رغم این موضوع، ماشین بینایی روز به روز کاربرد بیشتری پیدا کرده و روند رشد آن چشمگیر بوده‌است. عملیات پردازش تصویر در حقیقت مقایسهٔ دو مجموعه عدد است که اگر تفاوت این دو مجموعه از یک محدوده خاص فراتر رود، از پذیرفتن محصول امتناع شده و در غیر این‌صورت محصول پذیرفته می‌شود. در زیر پروژه‌هایی که در زمینهٔ پردازش تصاویر پیاده‌سازی شده‌است، توضیح داده می‌شود. این پروژه‌ها با استفاده از پردازش تصویر، شمارش و اندازه‌گیری اشیاء، دسته‌بندی اشیاء، تشخیص عیوب مثل تشخیص ترک، و بسیاری عملیات دیگر را انجام می‌دهند:
- اندازه‌گیری و کالیبراسیون
- جداسازی پین‌های معیوب
- بازرسی لیبل و خواندن بارکد
- بازرسی عیوب چوب
- بازرسی قرص
- بازرسی و دسته‌بندی زعفران
- درجه‌بندی و دسته‌بندی کاشی
- بازرسی میوه
- بازرسی شماره چک
خروجی متلب :
دیدگاه ها