• فهرست مقالات Region of interest

      • دسترسی آزاد مقاله

        1 - License Plate Detection and Recognition based on Neural Networks in Complex Environments
        .N. . Ameena Bibi Purru Supriya
        Now a days due to the rapid advancement of economy around the world the count of vehicles increases day by day. Increase in the number of vehicles causes violation detection, road congestion, accidents at different traffic situations, uneven illumination, lighting and w چکیده کامل
        Now a days due to the rapid advancement of economy around the world the count of vehicles increases day by day. Increase in the number of vehicles causes violation detection, road congestion, accidents at different traffic situations, uneven illumination, lighting and weather conditions. To overcome this issue license plate number is recognized but due to variations in license plate layout, font size of characters, tilted number plates, weather conditions, dirt plate and motion blur license plate recognition becomes difficult. License plate recognition has two main tasks, one is to detect the license plate and the other is to identify the license plate characters. By using region of interest license plate is detected. For recognition first tilted images are corrected using affine transformation and to improve the quality of a low-resolution image super resolution CNN is employed and connected component analysis, horizontal and vertical projection profile area used for separating each individuals characters. Each individual character image is fed to the Convolutional Neural Network (CNN) for character extraction and for classification and the license plate is recognized using convolutional neural networks. The main aim of this paper is to recognize different plate layout with different conditions with minimum data set and less processing time with maximum efficiency. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        2 - انتخاب حالت پیش‌بینی درون و بین فریمی در H.264/AVC برای فشرده‌سازی تصویر پزشکی بر اساس ناحیه مورد علاقه
        مهدی جعفری همایون مهدوی نسب شهره کسایی
        هدف این مقاله به کار گرفتن H.264 در کاربردهای فشرده‌سازی ویدئویی پزشکی و بهبود عملکرد آن با کیفیت بصری بالاتر و پیچیدگی کدگذاری کمتر است. جهت این امر ما یک مدل جدید ناحیه‌ی مورد علاقه بر اساس H.264/AVC را پیشنهاد می‌دهیم که فشرده‌سازی بدون اتلاف را برای نواحی مورد علاقه چکیده کامل
        هدف این مقاله به کار گرفتن H.264 در کاربردهای فشرده‌سازی ویدئویی پزشکی و بهبود عملکرد آن با کیفیت بصری بالاتر و پیچیدگی کدگذاری کمتر است. جهت این امر ما یک مدل جدید ناحیه‌ی مورد علاقه بر اساس H.264/AVC را پیشنهاد می‌دهیم که فشرده‌سازی بدون اتلاف را برای نواحی مورد علاقه، و فشرده‌سازی با اتلاف با نرخ بالا را برای سایر نواحی به کار می‌برد. این مقاله یک روش جدید برای دستیابی به پیش‌بینی سریع درون و بین فریمی ارائه می‌دهد که بر اساس ماکروبلاکهای بزرگ‌تر برای پس‌زمینه و ماکروبلاکهای کوچک‌تر برای ناحیه‌ی مورد علاقه عمل می‌کند. همچنین ماکروبلاک‌های پس‌زمینه با بزرگترین ضریب کوانتیزاسیون ممکن در H.264/AVC جهت به دست آوردن حداکثر ضرایب صفر کدگذاری می‌شوند. نتایج تجربی نشان می‌دهند که الگوریتم پیشنهادی به نرخ فشرده‌سازی بالاتر ویدئوهای پزشکی با کیفیت برتر ناحیه‌ی مورد علاقه ضمن پیچیدگی کمتر کدگذاری در مقایسه با الگوریتم قبلی ما و سایر استانداردهای موجود دست می‌یابد. پرونده مقاله